TelefónicaのCDCOであり、セキュリティの専門家として有名なChema Alonsoは、 OpenEXPOバーチャルエクスペリエンス2021、彼はこれで後援しました イベントの第XNUMX版 それはオンラインで開催されました。 この参加では、AIによって生成されたディープフェイクや、サイバーセキュリティがこれらのプラクティスで直面する新しい課題などの興味深いトピックについても話し合う機会を得ました。
確かに、誰かが他の人の顔をして、その顔が属する人が言ったり行ったりしていないことを言ったり、したりしているビデオを見たことがあるでしょう。 これらのビデオは比較的簡単な方法で入手でき、インターネット、特にソーシャルネットワークに殺到し、ユーザーのツールとして使用されています。 デマと偽情報キャンペーン.
OpenEXPO Virtual Experience 2021では、テクノロジーとオープンソースの現在のパノラマに応じて新しいトピックを紹介したいと考えていました。その中には、次のようなテクノロジーがあります。 人工知能、機械学習またはディープラーニング。 Chema Alonsoは、これらのテクノロジーの助けを借りて達成できるディープフェイクと、サイバーセキュリティが直面する新たな課題に焦点を当ててきました。
これらの偽のビデオが15.000年の2019から50.000年にはほぼ2020に増加し、成長を続けていることを考えると、それは懸念事項になっています。 加えて これらのディープフェイクの96％はポルノビデオです、有名人、政治家、またはインフルエンサーの顔を使用した露骨なセックスのシーン。
チェマアロンソが明らかにしたように、この脅威に直面して、 行動はXNUMXつの面から取られなければなりません：画像の法医学分析と生物学的データの抽出。 OpenEXPO Virtual Experience 2021での彼のスピーチは、まさにそれに焦点を当てており、DeepFakesを検出できるようにチームと共同で開発したChromeのプラグインを示しました。
その操作のためにそれは依存しています 4つの重要な柱:
- FaceForensics ++：モデルに基づいて画像をテストし、独自のデータベースでトレーニングして効率を向上させます。
- フェイスワーピングアーティファクトを検出してDeepFakeビデオを公開する-現在のAIアルゴリズムでは解像度がいくらか制限された画像が生成されることが多いため、CNNモデルで制限を検出します。
- 一貫性のないヘッドポーズを使用したディープフェイクの公開：HopeNetモデルを使用すると、合成された顔を導入するときに導入される偽のモデルのポーズで不整合やエラーを検出できます。
- CNNで生成された画像は驚くほど簡単に見つけることができます…今のところ：CNNによって生成された現在の画像は体系的な欠陥を共有していることが確認できます。
詳しくは - イベント公式サイト