На OpenEXPO Virtual Experience 2021 був винятковий почесний гість : Чема Алонсо. Популярний експерт з безпеки також прочитав лекцію, присвячену таким цікавим темам, як кібербезпека та вплив на неї діпфейків та штучного інтелекту.
З розвитком штучного інтелекту кібербезпека стикається з новими викликами. Наразі штучний інтелект дозволяє відносно легко викрадати особисті дані, що призводить до зростання кількості дипфейків , які заполонили соціальні мережі та інтернет.
Діпфейк дозволяє, наприклад, використовувати існуюче відео із зображенням людини, замінювати її обличчя іншим та вставляти клонований голос, який промовляє слова, які ця людина ніколи б не вимовила. Це може призвести до жахливих містифікацій, особливо якщо це використовувати проти політичних лідерів або тих, хто має значний вплив на населення.
Зараз вони стали одним із найдосконаліших методів поширення фейкових новин та дезінформаційних кампаній. Вони навіть можуть суттєво вплинути на збільшення кількості кібератак , як зазначив Чема Алонсо на віртуальній виставці OpenEXPO.
І це більш тривожна проблема, ніж здається. До 2019 року в Інтернеті циркулювало менше 15 000 діпфейків. До 2020 року ця кількість досягла майже 50 000 фейкових відео , 96% з яких були порнографічними. І ця цифра продовжує зростати, створюючи нові виклики кібербезпеці.
Щоб виявити ці діпфейки, Чема Алонсо вказує на дві форми аналізу :
- Судово-медичний аналіз зображень.
- Видалення біологічні дані із зображень.
Відомий експерт заглибився в цю тему у своїй доповіді для OpenEXPO Virtual Experience 2021 і разом зі своєю командою зміг розробити плагін для веббраузера Chrome, за допомогою якого будь-який користувач може вибрати відео та провести тести для виявлення цих DeepFake.
Цей плагін реалізує 4 наукові дослідження для боротьби з цими шахрайствами:
- FaceForensics ++: перевірки на основі моделі, навченої власною базою даних.
- Викриття відео DeepFake шляхом виявлення артефактів, що викривляють обличчяПоточні алгоритми AI часто генерують зображення з обмеженою роздільною здатністю, і цей інструмент виявляє ці обмеження за допомогою моделі CNN.
- Викриття глибоких підробок із використанням непослідовних поз голови- Міняється обмін між оригінальним та синтезованим гранями, що спричиняє помилки в позі голови в 3D. За допомогою моделі HopeNet можна виявити ці невідповідності.
- Зображення, створені CNN, напрочуд легко помітити ... поки що: Можна підтвердити, що поточні зображення, створені CNN, мають систематичні недоліки.
Тема, що обговорюється на OpenEXPO, надзвичайно цікава та не менш необхідний інструмент , враховуючи, що ці діпфейки настільки поширені в наші дні…
Більше інформації – Офіційний веб-сайт заходу