Chema Alonso, CDCO Telefónica та відомий експерт з питань безпеки, зробила зоряний виступ у Віртуальний досвід OpenEXPO 2021, який він спонсорував у цьому восьме видання заходу який проводився в Інтернеті. У цій участі він також скористався можливістю обговорити таку цікаву тему, як фальшиві фейки, створені ШІ, та нові виклики, з якими стикається кібербезпека за допомогою цієї практики.
Напевно ви бачили кілька відео, на яких хтось з'являється з обличчям іншої людини, що говорить або робить щось, чого людина, якому це обличчя належить, не сказала і не зробила. Ці відео можна отримати порівняно простим способом, вони заполонюють Інтернет, особливо соціальні мережі, і використовуються як інструменти для користувачів. містифікації та дезінформаційні кампанії.
У програмі OpenEXPO Virtual Experience 2021 вони хотіли представити нові теми відповідно до поточної панорами технологій та відкритого коду, і серед них такі технології, як штучний інтелект, Машинне навчання або глибоке навчання. Chema Alonso зосередилася на глибоких підробках, яких можна досягти за допомогою цих технологій, а також на нових викликах, з якими стикається кібербезпека.
З огляду на зростання кількості цих фейкових відео, які зросли з 15.000 2019 у 50.000 році до майже 2020 XNUMX у XNUMX році та продовжують зростати, це стало предметом занепокоєння. Крім того, 96% цих фальшивих фейків - це порнографічні відео, зі сценами явного сексу з використанням облич знаменитості, політика чи впливового агента.
Зіткнувшись із цією загрозою, як пояснила Чема Алонсо, дія повинна здійснюватися з двох фронтів: судово-медичний аналіз зображень та вилучення біологічних даних. Його виступ для OpenEXPO Virtual Experience 2021 зосередився саме на цьому, де він продемонстрував плагін для Chrome, який він розробив разом зі своєю командою для виявлення DeepFakes.
Для своєї роботи він покладається на 4 основні стовпи:
- FaceForensics ++: тестування зображень на основі моделі та навчання у власній базі даних для підвищення ефективності.
- Викриття відео DeepFake шляхом виявлення артефактів, що викривляють обличчя- Виявляйте обмеження за допомогою моделі CNN, оскільки сучасні алгоритми AI часто створюють зображення з дещо обмеженою роздільною здатністю.
- Викриття глибоких підробок із використанням непослідовних поз голови: за допомогою моделі HopeNet можна виявити невідповідності або помилки в позах фальшивої моделі, які вводяться під час введення синтезованого обличчя.
- Зображення, створені CNN, напрочуд легко помітити ... поки що: Можна підтвердити, що поточні зображення, створені CNN, мають систематичні недоліки.
Більше інформації - Офіційний веб-сайт події