ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ MESONET

ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДИПФЕЙКОВ

Микунов А.В., аспирант, ФГБОУ ВО ОмГУПС

Елизаров Д.А., к.т.н., доцент, ФГБОУ ВО ОмГУПС

Аннотация. В статье описывается возможность применения модели MesoNet при распознавании дипфейков.

Ключевые слова: технология дипфейк, генеративный искусственный интеллект, распознавание дипфейков, киберугроза.

Современные технологии генеративного искусственного интеллекта (ИИ) открыли новые возможности создания фотореалистичного медиаконтента. Однако вместе с креативным потенциалом появились и серьезные угрозы, связанные с распространением дипфейков – синтетических изображений и видео, созданных с помощью ИИ.

Для распознавания дипфейков на основе изображений используется специальных программ: проект с открытым исходным кодом MesoNet, платформы Reality Defender или Sentinel.

Проект MesoNet предназначен для обнаружения дипфейков, созданных с помощью методов ИИ. Основным датасетом для обучения в модели используется FaceForensics++, состоящий из 1000 оригинальных видео и их дипфейк-версии. Для оценки на более качественных дипфейках используется датасет Celeb-DF, включающий 590 оригинальных и 5639 поддельных видео высокого качества. Также в исследованиях применялся ранний датасет UADFV с 49 реальными и 49 фейковыми видео, который помог установить базовые показатели эффективности.Ключевыми особенностями этих датасетов являются сбалансированное количество реальных и поддельных изображений, разнообразие методов генерации (от простых до продвинутых), а также фокус именно на лицевых изображениях, которые чаще всего становятся объектами для дипфейк-атак.

...

полный текст во вложении

Вложения:

Микунов_Елизаров_ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ MESONET.pdf

[ ]

144 Kb