Искусственный интеллект научился распознавать дипфейки по глазам. Система, созданная специалистами Университета Буффало, ошибается в 6 случаях из 100
Deepfake предполагает наложение одного лица на другое, чем активно пользуются кибермошенники. Теперь изобличением ложной информации займется искусственный интеллект. Алгоритм, предложенный американскими учеными, определяет дипфейковые снимки по световым узорам на глазах.
Разработчики пояснили, что в реальной жизни световые узоры на глазах разных людей практически идентичны, так как источник освещения общий. При использовании технологии Deepfake рисунки меняются: новая система обнаруживает эти несоответствия и оценивает их определенным количеством баллов. Чем ниже балл, тем выше вероятность подделки.
Для проверки нового алгоритма разработчики взяли портреты людей, сделанные при хорошем освещении и в высоком разрешении. На их основе нейросеть StyleGAN2 сгенерировала дипфейковые изображения. Точность распознавания составила 94%.
Создатели системы отметили, что точность результатов существенно снижалась, если снимки были сделаны при плохом освещении, так как его недостаточно для формирования отражения от роговицы и последующей идентификации.
источник
Deepfake предполагает наложение одного лица на другое, чем активно пользуются кибермошенники. Теперь изобличением ложной информации займется искусственный интеллект. Алгоритм, предложенный американскими учеными, определяет дипфейковые снимки по световым узорам на глазах.
Разработчики пояснили, что в реальной жизни световые узоры на глазах разных людей практически идентичны, так как источник освещения общий. При использовании технологии Deepfake рисунки меняются: новая система обнаруживает эти несоответствия и оценивает их определенным количеством баллов. Чем ниже балл, тем выше вероятность подделки.
Для проверки нового алгоритма разработчики взяли портреты людей, сделанные при хорошем освещении и в высоком разрешении. На их основе нейросеть StyleGAN2 сгенерировала дипфейковые изображения. Точность распознавания составила 94%.
Создатели системы отметили, что точность результатов существенно снижалась, если снимки были сделаны при плохом освещении, так как его недостаточно для формирования отражения от роговицы и последующей идентификации.
источник