OpenEXPO Virtual Experience: Chema Alonso ສົນທະນາກ່ຽວກັບ DeepFakes ແລະສິ່ງທ້າທາຍຂອງຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ

Chema Alonso ທີ່ OpenEXPO Virtual Experience 2021

Chema Alonso, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພ CDCO ຂອງTelefónicaແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ມີຊື່ສຽງ, ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມີຮູບຮ່າງ ໜ້າ ຕາຢູ່ ປະສົບການສະເVirtualືອນຈິງ OpenEXPO 2021, ເຊິ່ງລາວໄດ້ສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ໃນເລື່ອງນີ້ ສະບັບແປດຂອງເຫດການ ທີ່ໄດ້ຈັດຂື້ນໃນອິນເຕີເນັດ. ໃນການມີສ່ວນຮ່ວມນີ້, ທ່ານຍັງໄດ້ຖືໂອກາດນີ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ທີ່ ໜ້າ ສົນໃຈເຊັ່ນ: ຄວາມເລິກເຊິ່ງສ້າງຂື້ນໂດຍ AI ແລະສິ່ງທ້າທາຍ ໃໝ່ ທີ່ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີປະເຊີນກັບການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້.

ແນ່ນອນທ່ານໄດ້ເຫັນບາງວິດີໂອທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ ໜຶ່ງ ປະກົດຕົວຕໍ່ ໜ້າ ຄົນອື່ນເວົ້າຫຼືເຮັດບາງສິ່ງທີ່ຄົນທີ່ເຂົາເຈົ້າເປັນຢູ່ນັ້ນບໍ່ໄດ້ເວົ້າຫລືເຮັດ. ວິດີໂອເຫຼົ່ານີ້ສາມາດໄດ້ຮັບໃນທາງທີ່ຂ້ອນຂ້າງແລະພວກມັນ ກຳ ລັງ ນຳ ້ຖ້ວມທາງອິນເຕີເນັດ, ໂດຍສະເພາະເຄືອຂ່າຍສັງຄົມ, ແລະຖືກ ນຳ ໃຊ້ເປັນເຄື່ອງມື ສຳ ລັບຜູ້ໃຊ້. ການໂຄສະນາຫລອກລວງແລະການໂຄສະນາເຜີຍແຜ່ຂ່າວປອມ.

ໃນ OpenEXPO Virtual Experience 2021 ພວກເຂົາຕ້ອງການຢາກແນະ ນຳ ຫົວຂໍ້ ໃໝ່ໆ ໂດຍສອດຄ່ອງກັບພາໂນຣາມາເຕັກໂນໂລຢີແລະແຫຼ່ງເປີດໃນປະຈຸບັນ, ແລະໃນບັນດາເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຫລືການຮຽນແບບເລິກເຊິ່ງ. Chema Alonso ໄດ້ສຸມໃສ່ຄວາມເລິກທີ່ສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້, ແລະກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍ ໃໝ່ ທີ່ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີປະເຊີນ.

ຍ້ອນການເພີ່ມຂື້ນຂອງວີດີໂອປອມເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງເພີ່ມຂື້ນຈາກ 15.000 ໃນປີ 2019 ເປັນເກືອບ 50.000 ໃນປີ 2020, ແລະສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ມັນໄດ້ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ ໜ້າ ເປັນຫ່ວງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທ 96% ຂອງນໍ້າເລິກເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນວິດີໂອທີ່ມີຮູບພາບລາມົກ, ດ້ວຍຮູບພາບຂອງການຮ່ວມເພດທີ່ຊັດເຈນໂດຍໃຊ້ ໜ້າ ຕາຂອງນັກສະເຫຼີມສະຫຼອງ, ນັກການເມືອງ, ຫຼືຜູ້ມີອິດທິພົນ.

ປະເຊີນ ​​ໜ້າ ກັບໄພຂົ່ມຂູ່ດັ່ງກ່າວ, ດັ່ງທີ່ທ່ານ Chema Alonso ໄດ້ຊີ້ແຈງວ່າ, ຕ້ອງມີການກະ ທຳ ຈາກສອງແນວ ໜ້າ: ການວິເຄາະດ້ານຮູບພາບແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນດ້ານຊີວະວິທະຍາ. ຄຳ ເວົ້າຂອງລາວ ສຳ ລັບ OpenEXPO Virtual Experience 2021 ໄດ້ສຸມໃສ່ຢ່າງແນ່ນອນກ່ຽວກັບເລື່ອງນັ້ນ, ບ່ອນທີ່ລາວໄດ້ສະແດງ plug-in ສຳ ລັບ Chrome ທີ່ລາວໄດ້ພັດທະນາຮ່ວມກັນກັບທີມງານຂອງລາວເພື່ອໃຫ້ສາມາດກວດພົບ DeepFakes.

ສຳ ລັບການ ດຳ ເນີນງານຂອງມັນແມ່ນຂື້ນກັບ 4 ເສົາຫຼັກທີ່ ສຳ ຄັນ:

  • FaceForensics ++: ເພື່ອທົດສອບຮູບພາບໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບແລະການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຖານຂໍ້ມູນຂອງທ່ານເອງເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບ.
  • ການສະແດງວິດີໂອແບບ DeepFake ໂດຍການຊອກຫາປອມທີ່ປະເຊີນ ​​ໜ້າ ກັນ- ກວດພົບຂໍ້ ຈຳ ກັດຕ່າງໆທີ່ມີແບບ ຈຳ ລອງ CNN, ເນື່ອງຈາກວ່າ AI algorithms ໃນປະຈຸບັນມັກຈະຜະລິດຮູບພາບຂອງຄວາມລະອຽດທີ່ ຈຳ ກັດ.
  • ການປອມຕົວຂອງປອມໂດຍໃຊ້ທໍ່ຫົວທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ: ການ ນຳ ໃຊ້ແບບ HopeNet, ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງແລະຂໍ້ຜິດພາດສາມາດກວດພົບໄດ້ໃນຮູບແບບຂອງແບບປອມທີ່ຖືກ ນຳ ສະ ເໜີ ເມື່ອແນະ ນຳ ໃບ ໜ້າ ທີ່ສັງເຄາະ.
  • ຮູບພາບທີ່ຜະລິດໂດຍ CNN ແມ່ນເລື່ອງແປກທີ່ງ່າຍທີ່ຈະຈຸດ… ສຳ ລັບຕອນນີ້: ມັນສາມາດຢືນຢັນໄດ້ວ່າພາບປະຈຸບັນທີ່ຜະລິດໂດຍ CNN ແບ່ງປັນຂໍ້ບົກພ່ອງທີ່ເປັນລະບົບ.

ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ - ເວບໄຊທ໌ທາງການຂອງເຫດການ


ເນື້ອໃນຂອງບົດຂຽນຍຶດ ໝັ້ນ ຫລັກການຂອງພວກເຮົາ ຈັນຍາບັນຂອງບັນນາທິການ. ເພື່ອລາຍງານການກົດຜິດພາດ ທີ່ນີ້.

ເປັນຄົນທໍາອິດທີ່ຈະໃຫ້ຄໍາເຫັນ

ອອກ ຄຳ ເຫັນຂອງທ່ານ

ທີ່ຢູ່ອີເມວຂອງທ່ານຈະບໍ່ໄດ້ຮັບການຈັດພີມມາ. ທົ່ງນາທີ່ກໍານົດໄວ້ແມ່ນຫມາຍດ້ວຍ *

*

*

  1. ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຂໍ້ມູນ: Miguel ÁngelGatón
  2. ຈຸດປະສົງຂອງຂໍ້ມູນ: ຄວບຄຸມ SPAM, ການຈັດການ ຄຳ ເຫັນ.
  3. ກົດ ໝາຍ: ການຍິນຍອມຂອງທ່ານ
  4. ການສື່ສານຂໍ້ມູນ: ຂໍ້ມູນຈະບໍ່ຖືກສື່ສານກັບພາກສ່ວນທີສາມຍົກເວັ້ນໂດຍພັນທະທາງກົດ ໝາຍ.
  5. ການເກັບຂໍ້ມູນ: ຖານຂໍ້ມູນທີ່ຈັດໂດຍ Occentus Networks (EU)
  6. ສິດ: ໃນທຸກເວລາທີ່ທ່ານສາມາດ ຈຳ ກັດ, ກູ້ຄືນແລະລຶບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.