ИИ-инструмент DeepGuard поможет в борьбе с дипфейками

С появлением продвинутых ИИ-моделей, создающих фотореалистичные изображения и видео, стало сложнее отличать подделку от реального фото. Такие технологии несут угрозу личной безопасности, поскольку могут использоваться для кражи личности, распространения дезинформации и даже фабрикации электронных доказательств.

DeepGuard объединяет три передовые методики машинного обучения: бинарную классификацию, ансамблевое обучение и многоклассовую классификацию. Такой подход позволяет алгоритму обучаться на уже размеченных данных и делать более точные прогнозы.

Разработчики предполагают, что DeepGuard станет полезным инструментом для расследования преступлений, связанных с мошенничеством и подделкой документов. Средство также поможет журналистам проверять изображения на достоверность, предотвращая распространение фейков в СМИ.

Один из исследователей проекта, доктор Ставрос Шиалес из Университета Портсмута, отметил, что борьба с дипфейками станет серьезным вызовом в будущем, поскольку технологии их создания постоянно совершенствуются.

В ходе работы над DeepGuard команда проанализировала 255 научных публикаций, посвященных методам выявления дипфейков. Особое внимание уделялось изменениям мимики, позы, голоса и других характеристик лица и тела на изображениях.

Исследование опубликовано в научном журнале Electronics.