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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Российские пользователи Java рискуют безопасностью

Согласно отчету Axiom JDK «Тренды Java в России 2024», отечественные разработчики активно внедряют новые релизы Java и возможности ИИ. Но 89% рискует безопасностью, используя зарубежные платформы или решения с открытым кодом.

Как показало исследование, переход на новые релизы Java в России идет динамичнее, чем за рубежом, где многие базируются на ранних версиях Java с долгосрочной поддержкой (LTS, long term support).

Напротив, в России запускается много новых проектов. Так, версию Java 17, вышедшую в сентябре 2021 г., используют почти 70% респондентов, а Java 21, вышедшую в сентябре 2023 г., – 36%. При этом более трети респондентов используют две LTS-версии, а около четверти – три.

 

Без малого половина разработчиков (48%) использует генеративный искусственный интеллект для написания кода. Наиболее популярным инструментом является ChatGPT, который применяет 35%. Почти четверть (23%) экспериментируют с двумя и более нейросетями, 70% ограничивается одним инструментом. При этом авторы исследования обнаружили четкую корреляцию между использованием искусственного интеллекта и новых версий Java.

Подавляющее большинство респондентов в промышленной эксплуатации по-прежнему используют зарубежные дистрибутивы Java, так что потенциал для импортозамещения по-прежнему остается большим. Однако авторы исследования напоминают, что использование в критических системах Java-компонентов без обновления и поддержки увеличивает риски на фоне роста технологических угроз и многообразия систем в ИТ-инфраструктуре.

62% респондентов используют устаревшие версии Java — Java 8 (2014) или Java 11 (2018), которые Oracle распространяла бесплатно. Основной причиной отказа от миграции на новые релизы является высокая трудоемкость процесса, требующего замены всех библиотек-зависимостей.

В топ-5 дистрибутивов вошли Oracle JDK (37%), Liberica JDK (33%), Eclipse Temurin (25%), Amazon Corretto (14%) и Red Hat OpenJDK (14%). Отечественная платформа Axiom JDK с долей 11% заняла шестое место.

 

«Россия — это страна, где Java уже не просто язык программирования, а, по сути, культурный код ИТ-отрасли. Исследование показало огромный аппетит отечественных разработчиков к инновациям и стремление осваивать их ускоренными темпами. В этом и парадокс: стабильность отечественного бизнеса требует смелых решений, включая отказ от зарубежных Java-дистрибутивов без поддержки, которые повышают риски безопасности. Чтобы обеспечить устойчивость бизнеса и технологическую независимость страны, сегодня нужна не просто Java, а целая экосистема — от среды разработки до серверов приложений и библиотек. Здесь мы видим основное направление развития Java-разработки в следующем году», — отметил Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru