Chema Alonso, Telefónica CDCO un labi pazīstams drošības eksperts, parādījās zvaigznītē OpenEXPO virtuālā pieredze 2021. gadā, kuru viņš šajā ziņā ir sponsorējis pasākuma astotais izdevums kas notika tiešsaistē. Piedaloties šajā pasākumā, viņš arī izmantoja iespēju apspriest interesantu tēmu, piemēram, AI radītos viltojumus un jaunās problēmas, ar kurām kiberdrošība saskaras ar šo praksi.
Noteikti esat redzējis dažus videoklipus, kuros kāds parādās ar citas personas seju, kurš saka vai dara kaut ko tādu, ko persona, kurai šī seja pieder, nav teicis vai izdarījis. Šos videoklipus var iegūt salīdzinoši vienkāršā veidā, un tie pārpludina internetu, īpaši sociālos tīklus, un tiek izmantoti kā rīki lietotājiem. viltus un dezinformācijas kampaņas.
Programmā OpenEXPO Virtual Experience 2021 viņi ir vēlējušies ieviest jaunas tēmas atbilstoši pašreizējai tehnoloģiju un atvērtā pirmkoda panorāmai, tostarp tehnoloģijām, piemēram, mākslīgais intelekts, Mašīnmācīšanās vai dziļa mācīšanās. Chema Alonso ir koncentrējies uz viltojumiem, kurus var panākt ar šo tehnoloģiju palīdzību, un uz jaunajām problēmām, ar kurām nākas saskarties kiberdrošības jomā.
Ņemot vērā šo viltus videoklipu skaita pieaugumu, kas pieauga no 15.000 2019 50.000. gadā līdz gandrīz 2020 XNUMX XNUMX. gadā un turpina pieaugt, tas ir kļuvis par bažām. Turklāt 96% no šiem viltojumiem ir pornogrāfiski videoklipi, ar nepārprotama dzimuma ainām, izmantojot slavenību, politiķa vai ietekmētāja sejas.
Saskaroties ar šiem draudiem, kā paskaidroja Čema Alonso, darbība jāveic no divām frontēm: attēlu tiesu ekspertīze un bioloģisko datu iegūšana. Viņa uzstāšanās OpenEXPO Virtual Experience 2021 veltīta tieši tam, kur viņš parādīja spraudni pārlūkam Chrome, kuru viņš ir izstrādājis kopā ar savu komandu, lai spētu atklāt DeepFakes.
Uz savu darbību tā paļaujas 4 būtiski pīlāri:
- FaceForensics ++: lai pārbaudītu attēlus, pamatojoties uz modeli, un apmācību savā datu bāzē, lai uzlabotu efektivitāti.
- DeepFake videoklipu ekspozīcija, atklājot sejas deformācijas artefaktus- Noteikt ierobežojumus ar CNN modeli, jo pašreizējie AI algoritmi bieži rada nedaudz ierobežotas izšķirtspējas attēlus.
- Dziļu viltojumu atklāšana, izmantojot nekonsekventas galvas pozas: izmantojot HopeNet modeli, viltus modeļa pozās, kas tiek ieviestas, ieviešot sintezēto seju, var atklāt neatbilstības vai kļūdas.
- CNN ģenerētie attēli ir pārsteidzoši viegli pamanāmi ... pagaidām: Var apstiprināt, ka pašreizējiem CNN ģenerētajiem attēliem ir sistemātiski trūkumi.
Vairāk informācijas - Oficiālā pasākuma vietne