Deepware – найкращий захист від діпфейків! Думаю, вже кожен із вас чув про діпфейк-відео. Це відео, на якому реальне обличчя людини замінюється іншим.
Є навіть неприємний приклад шахрайського використання такого типу відео. Хтось записав діпфейк з обличчям Ілона Маска і зібрав 5 біткоїнів на свої потреби. Просто тому що люди повірили.
Так от, щоб не вестися на такі відео, було створено нейромережу, яка перевіряє наявність ознак діпфейка у відео – Deepware AI. Користуватися сервісом дуже просто: завантажуєте ролик і отримуєте ймовірність того, наскільки відео скомпрометоване чи ні.
Раджу користуватися цим ШІ сервісом, якщо вам раптом надіслали відео з якоюсь людиною і ви запідозрили в ньому щось недобре.
Центр знань
Скільки відеоматеріалів/зображень/даних потрібно, щоб створити “глибокий фейк” про когось?
Для створення пристойного глибокого фейку достатньо десяти секунд відео. Для більш переконливого глибокого фейку ідеально підійде від п’яти до десяти хвилин відео.
Які основні контексти, в яких зараз використовуються або незабаром будуть використовуватися глибокі фейки? Хто є їхніми жертвами?
Наразі переважну більшість підробок становлять порнографічні відео зі знаменитостями. Далі йдуть діпфейки політиків. Ми вважаємо, що в найближчому майбутньому жертвою діпфейків може стати будь-хто, оскільки інструменти створення діпфейків стануть загальнодоступними.
Чим відрізняються діпфейки від традиційних методів відеомонтажу?
Традиційна технологія CGI є досить дорогою і трудомісткою, а результати її застосування не завжди якісні. Основним елементом, який збільшує ризик, є те, що створення підробок коштує в 100 разів дешевше і є легкодоступним, що дозволяє отримати набагато переконливіші результати.
Як споживачі можуть ідентифікувати глибокі фейки, особливо на платформах соціальних мереж, де медіа споживаються швидко і у величезних кількостях?
Нереалістично очікувати, що користувачі соціальних мереж або громадськість загалом навчаться розпізнавати підроблені відео. Рішенням повинні займатися самі соціальні медіа-платформи або відповідальні великі організації та корпорації.
Наскільки ми далекі від того, що “глибокі фейки” будуть широко використовуватися для цілеспрямованих підводних атак?
Технологія все ще вимагає певної ручної праці та пост-обробки для створення високореалістичних відео. У нинішніх відеопідробках голос зазвичай імітує актор. Це є основним обмеженням для широкого використання цільових атак.
Як це працюватиме чи має бути адаптовано, щоб допомогти “звичайним” споживачам ідентифікувати депфейки, особливо на платформах соціальних мереж, де медіа споживаються швидко і у величезних кількостях?
Головне для зменшення шкоди від діпфейків – це просвіта суспільства. Оскільки діпфейки дуже популярні на платформах соціальних мереж, вони повинні інформувати користувачів про те, що їхні користувачі бачать в Інтернеті. Вже існують платформи, які навчають людей, як протистояти діпфейкам.
Чи можна виявити діпфейки без програмного забезпечення?
Деякі типи підробок, відомі як дешеві фейки, можна відрізнити неозброєним оком. Однак, коли глибокі фейки стають більш переконливими, необхідна технологічна допомога.
Чи існують етичні або практичні проблеми з таким підходом?
Наразі таких етичних дискусій немає, але коли технологічні компанії почнуть отримувати більше біометричної інформації про цільову особу, її зберігання може створити проблему з точки зору конфіденційності персональних даних.