OpenEXPO 가상 경험 : Chema Alonso가 DeepFakes와 사이버 보안의 과제에 대해 설명합니다.

OpenEXPO Virtual Experience 2021의 Chema Alonso

Telefónica의 CDCO이자 잘 알려진 보안 전문가 인 Chema Alonso는 OpenEXPO 가상 경험 2021, 그가 후원 한 이벤트의 여덟 번째 판 온라인으로 개최되었습니다. 이번 참여에서 그는 AI가 생성 한 딥 페이크와 사이버 보안이 이러한 관행에 직면 한 새로운 과제와 같은 흥미로운 주제에 대해서도 논의 할 기회를 가졌습니다.

분명히 당신은 누군가가 다른 사람의 얼굴이 그 얼굴에 속한 사람이 말하거나 행하지 않은 것을 말하거나 행동하는 모습으로 나타나는 비디오를 보았을 것입니다. 이러한 비디오는 비교적 간단한 방법으로 얻을 수 있으며 인터넷, 특히 소셜 네트워크에 넘쳐나고 사용자를위한 도구로 사용되고 있습니다. 사기 및 허위 정보 캠페인.

OpenEXPO Virtual Experience 2021에서 그들은 기술 및 오픈 소스의 현재 파노라마에 따라 새로운 주제를 소개하고 그중에서 다음과 같은 기술을 도입하기를 원했습니다. 인공 지능, 머신 러닝 또는 딥 러닝. Chema Alonso는 이러한 기술의 도움으로 달성 할 수있는 딥 페이크와 사이버 보안이 직면 한 새로운 과제에 중점을 두었습니다.

15.000 년 2019 개에서 50.000 년에는 거의 2020 개로 증가한 가짜 동영상이 계속 증가하고 있다는 점을 감안할 때 우려 사항이되었습니다. 또한 이러한 딥 페이크 중 96 %는 포르노 동영상입니다., 유명인, 정치인 또는 인플 루 언서의 얼굴을 사용한 노골적인 섹스 장면

Chema Alonso가 밝힌 것처럼이 위협에 직면하여 두 가지 측면에서 조치를 취해야합니다.: 이미지의 법 의학적 분석 및 생물학적 데이터 추출. OpenEXPO Virtual Experience 2021에 대한 그의 연설은 이에 초점을 맞추어 DeepFakes를 감지 할 수 있도록 팀과 함께 개발 한 Chrome 용 플러그인을 보여주었습니다.

작동을 위해 4 가지 필수 요소:

  • FaceForensics ++: 모델을 기반으로 이미지를 테스트하고 자체 데이터베이스에서 학습하여 효율성을 향상시킵니다.
  • 얼굴 뒤틀림 아티팩트를 감지하여 DeepFake 비디오 노출-현재 AI 알고리즘은 종종 다소 제한된 해상도의 이미지를 생성하므로 CNN 모델로 한계를 감지합니다.
  • 일관성없는 머리 포즈를 사용하여 딥 페이크 노출: HopeNet 모델을 사용하면 합성 된 얼굴을 소개 할 때 소개되는 가짜 모델의 포즈에서 불일치 또는 오류를 감지 할 수 있습니다.
  • CNN에서 생성 된 이미지는 놀랍도록 쉽게 발견됩니다…: CNN에서 생성 된 현재 이미지는 체계적인 결함을 공유하고 있음을 확인할 수 있습니다.

추가 정보 - 이벤트 공식 웹 사이트


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