VisionLabs: Технология для распознавания фейкового видео

Основная статья: DeepFake

2023: Разработка технологии для распознавания фейкового видео

Компания VisionLabs 30 июня 2023 года сообщила о разработке технологии распознавания дипфейков для выявления фейкового контента. С помощью нейронных сетей детектор находит на видео замену лица или мимики человека, а также определяет сгенерированные лица. Решение поможет препятствовать распространению ложной информации в социальных сетях и мессенджерах.

Дипфейки создаются с помощью нейронных сетей, которые на изображении подменяют лицо человека. При этом в созданном видео присутствуют признаки редактирования – например, различие в освещении и свете между наложенным лицом и окружением или невидимые человеческому глазу артефакты. Именно их способна обнаружить технология VisionLabs. Детектор работает по одному кадру и выявляет дипфейки для всех лиц на изображении, если их несколько.

Точность работы детектора VisionLabs протестирована на различных данных. В зависимости от качества изображений и разновидности дипфейков она достигает от 92% до 100%, что сравнимо с лучшими мировыми алгоритмами распознавания дипфейков. При проверке на датасете, куда входят самые распространенные типы фейков, технология показывает точность 96,2%.Российский рынок СЭД/ECM борется с демпингом и рассчитывает на возможности искусственного интеллекта. Обзор и рейтинг TAdviser 201.1 т

Разработанная технология найдет свое применение в кейсах, где необходимо выявить фейковый контент, – например, загрузка видео от пользователей в социальных сетях, публикации в медиа или подтверждение личности спикеров на онлайн-мероприятиях. Также детектор дипфейков может использоваться в цифровых сервисах – удаленное обслуживание с авторизацией по биометрии лица, дистанционная аттестация или цифровое правосудие.

Вместе с технологией Liveness от VisionLabs детектор дипфейков позволит обеспечить комплексную защиту биометрических систем от спуфинга. Liveness защищает от физических атак представления – распечатанных фотографий, replay-атак и различных масок, включая 3D, а детектор дипфейков – от виртуальной подмены изображения.

В последнее время появилось большое количество бесплатных или недорогих сервисов для генерации контента, что делает технологии защиты от дипфейков всё более актуальными. Мы видим в их разработке большие перспективы, уже в ближайшие пару лет системы детекции дипфейков появятся в промышленной эксплуатации компаний из самых разных сфер – от медиахолдингов до финансовых организаций. Развитие алгоритмов распознавания дипфейков и их интеграция в биометрические системы – это инвестиция в предоставление конкурентоспособных и защищенных сервисов, — рассказал Дмитрий Марков, генеральный директор VisionLabs.