Chema Alonso, CDF Telefónice i poznati sigurnosni stručnjak, sjajno se pojavio u OpenEXPO virtualno iskustvo 2021, koje je u ovome sponzorirao osmo izdanje događaja koji je održan na mreži. U ovom je sudjelovanju također iskoristio priliku da razgovara o zanimljivoj temi poput dubokih lažnih stvaranja AI-a i novih izazova s kojima se cyber-sigurnost suočava s tim praksama.
Sigurno ste vidjeli neke video zapise na kojima se netko pojavljuje s licem druge osobe koja govori ili radi nešto što osoba kojoj to lice pripada nije rekla ili učinila. Ti se videozapisi mogu dobiti na relativno jednostavan način, a oni preplavljuju Internet, posebno društvene mreže, i koriste se kao alati za korisnike. podvale i kampanje dezinformacija.
U OpenEXPO Virtual Experience 2021 željeli su predstaviti nove teme u skladu s trenutnom panoramom tehnologije i otvorenog koda, a među njima i tehnologije poput umjetna inteligencija, Strojno učenje ili Dubinsko učenje. Chema Alonso usredotočila se na duboke lažne radove koji se mogu postići uz pomoć ovih tehnologija i na nove izazove s kojima se suočava cyber sigurnost.
S obzirom na porast ovih lažnih videozapisa, koji su porasli s 15.000 2019 u 50.000. na gotovo 2020 XNUMX u XNUMX. i nastavljaju rasti, to je postalo pitanje zabrinutosti. Osim toga, 96% ovih deepfakesa su pornografski videozapisi, sa scenama eksplicitnog seksa koristeći lica poznate osobe, političara ili influencera.
Suočeni s ovom prijetnjom, kako je pojasnio Chema Alonso, akcija se mora poduzeti s dvije fronte: forenzička analiza slika i izdvajanje bioloških podataka. Njegov govor za OpenEXPO Virtual Experience 2021 usredotočio se upravo na to, gdje je pokazao dodatak za Chrome koji je razvio zajedno sa svojim timom kako bi mogao otkriti DeepFakes.
Za svoj se rad oslanja 4 bitna stupa:
- FaceForensics ++: za testiranje slika na temelju modela i trening na vlastitoj bazi podataka radi poboljšanja učinkovitosti.
- Izlaganje videozapisa DeepFake otkrivanjem artefakata koji iskrivljuju lice- Otkrijte ograničenja CNN modelom, jer trenutni algoritmi AI često proizvode slike donekle ograničenih rezolucija.
- Razotkrivanje dubokih lažnih postupaka korištenjem nedosljednih poza glave: pomoću HopeNet modela mogu se otkriti nedosljednosti ili pogreške u pozama lažnog modela koje se uvode prilikom uvođenja sintetiziranog lica.
- CNN generirane slike iznenađujuće je lako uočiti ... za sada: Može se potvrditi da trenutne slike generirane od strane CNN-a dijele sustavne nedostatke.
Više informacija - Službena web stranica događaja