Питерские учёные «обучили» нейросеть определять следы вмешательства в видео и фото для определения дипфеков Команда из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) разработала передовой метод для автоматического обнаружения дипфейков. Их новая система распознаёт манипуляции с изображением, такие как апскейлинг, когда качество видео искусственно повышается, чтобы оно выглядело более убедительно. Дмитрий Левшун, ведущий специалист Международного центра цифровой криминалистики, рассказал, что нейросеть обучена выявлять такие улучшения на фотографиях и видео. Хотя многие современные смартфоны используют нейросети для улучшения фото, дипфейки требуют куда более сложных технологий. Апскейлинг добавляет дополнительные пиксели, чтобы изображение стало более детализированным и чётким. В случае с дипфейками, это улучшение помогает создать иллюзию реальности, что делает их трудными для обнаружения. Теперь учёные СПб ФИЦ РАН собираются создать обширную базу данных, которая позволит нейросети эффективно находить дипфейки по разным признакам. В базе будут три типа дипфейков: полностью созданные искусственным интеллектом изображения, фотографии с заменёнными элементами (например, замена лиц) и изменённые фотографии (например, изменения в мимике или цвете кожи). Основная задача проекта — разработать приложение, которое сможет быстро и точно выявлять фальшивые изображения и видео, защищая пользователей от мошенников в интернете. В дополнение, учёные работают над созданием библиотеки интеллектуальных методов для обнаружения подделок лиц на фотографиях, которая будет поддерживаться грантом Фонда содействия инновациям.