Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук (СПб ФИЦ РАН) разработали новый метод для автоматического обнаружения дипфейков путем выявления манипуляций с качеством сгенерированного видео через улучшение его разрешения (апскейлинг).
Созданная на базе этого метода нейросеть была обучена анализировать видео и фотографии, выявляя признаки апскейлинга, объявил ведущий эксперт Международного центра цифровой криминалистики СПб ФИЦ РАН Дмитрий Левшун, информирует агентство Kazinform.
По словам Дмитрия Левшуна, апскейлинг — это метод улучшения качества изображения путем увеличения его разрешения. В случае с дипфейками, апскейлинг используется для улучшения качества сгенерированных искусственным интеллектом изображений, делая их более реалистичными.
Ученые планируют создать базу данных дипфейков, разделив их на три типа: полностью сгенерированные нейросетью изображения, фотографии с добавленными элементами и модифицированные фотографии. Эта база данных поможет улучшить работу нейросети в выявлении искаженного контента.
Руководитель проекта, Андрей Чечулин, пояснил, что целью их работы является создание приложения, способного быстро и точно выявлять фейковые изображения и видео, защищая людей от мошенников и обеспечивая безопасность их репутации и финансов.
Помимо этого, ученые также работают над новой открытой библиотекой интеллектуальных методов для обнаружения поддельных и измененных фотографий лиц. Проект поддержан грантом Фонда содействия инновациям и будет нацелен на работу в реальном времени для проверки подлинности цифровых изображений.
