Российские ученые создали инструмент выявления дипфейк-видео

Российские ученые создали инструмент выявления дипфейк-видео

Российские ученые создали инструмент выявления дипфейк-видео

В Донском государственном техническом университете (ДГТУ, Ростов-на-Дону) создали программу для распознавания видеоконтента, сгенерированного с помощью ИИ. Софт весом 100 Кбайт работает на Windows 7 и выше и выявляет дипфейки с приемлемой точностью.

Программа написана на Python 3.11 в среде разработки IDE Microsoft Visual Studio на архитектуре Inception. Для распознавания лиц была применена модель BlazeFace нейронных сетей ResNeXt и XceptionsNet, которые обучили на Google Cloud Platform.

Инструмент прост в использовании: достаточно скачать подозрительное видео и запустить проверку через командную строку. Программа найдет все кадры с лицами и проанализирует каждый на наличие признаков подделки. Так, дипфейк могут выдать натяжение губ при разговоре, расхождение речи и мимики, а также различные технические нюансы, вплоть до неестественно расположенных пикселей.

Извлеченные из оригинала характеристики обрабатываются генеративно-состязательной сетью (Generative Adversarial Network, GAN). Для вывода предусмотрены три варианта:

  • наложенный на видео вердикт Fake/No Fake;
  • текстовое сообщение с указанием вероятности подделки (в процентах);
  • отображаемые в командной строке покадровые оценки с указанием степени вероятности фейка.

«Стопроцентный результат не гарантирован: у любой программы бывают неточности, — подчеркивают разработчики. — Это связано и с особенностями мимики человека на видео, и с характеристиками самого видео: иногда такие ролики специально делают с плохим качеством, чтобы труднее было определить подделку».

В настоящее время создатели антифейковой программы завершают оформление свидетельства о госрегистрации продукта, правообладателем которого является ДГТУ. По мнению разработчиков, их инструмент будет востребован в сфере цифровой безопасности, в том числе у создателей бесконтактных систем контроля доступа и разблокировки гаджетов.

«Программа по выявлению фейкового видеоконтента станет одним из модулей будущего программного комплекса по противодействию деструктивной информации, — делится дальнейшими планами научный руководитель проекта, профессор Лариса Черкесова. — Эта система позволит охватить все виды мультимедийного контента в интернете: тексты — как печатные, так и рукописные, графические изображения, включая фото- и видеофайлы, а также аудиофайлы».

Из зарубежных разработок такого плана наиболее интересен, пожалуй, FakeCatcher разработки Intel — серверный детектор, способный распознавать дипфейк-видео в реальном времени с точностью до 96%. От большинства аналогов его отличает подход: он ищет признаки, свойственные человеку, а не отличия, выдающие подлог.

В рунете по суду забанили два сервиса по подделке документов для налоговой

Московский суд удовлетворил ходатайство прокуратуры о признании запрещенной информации о возможности получения налоговых вычетов по НДС путем подделки документов и счел это основанием для блокировки сайтов.

Иск был подан по результатам прокурорской проверки, которая показала, что предлагаемые владельцами двух сайтов услуги по «налоговой оптимизации» на самом деле сводятся к созданию фальшивок, удостоверяющих право плательщика НДС на вычет.

Согласно материалам дела, с которыми ознакомилось РИА Новости, создаваемые по заказу документы содержат сведения об «искусственных, не совершенных реально хозяйственных операциях, что влечет неуплату налогов и причинение ущерба бюджету РФ в значительном размере».

Как оказалось, доменные имена обоих сайтов, попавших в поле зрения регулятора, были зарегистрированы за рубежом — на Виргинских островах и в Ирландии.

Суд признал, что распространение в Сети данных о средствах и способах совершения налоговых правонарушений / преступлений недопустимо. Выявленные нарушители будут внесены в единый реестр ресурсов с запрещенной информацией, который ведет Роскомнадзор.

В 2025 году с подачи РКН соцсети и мессенджеры удалили 1289 тыс. единиц запрещенного контента — против 810,5 тыс. в 2024-м. По числу блокировок лидировала категория наркотиков, по темпам прироста — средства обхода регуляторных ограничений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru