Сообщается, что армейскими исследователями был разработан новый метод определения дипфейк-видео.
Система, получившая название DefakeHop, считается легкой, требует небольшого обучения и обеспечивает высокую производительность для работы в бою. Военнослужащие всё чаще используют сложные системы технического зрения, которые могут стать жертвами цифровых атак.
DefakeHop – это уникальный инструмент для обработки и понимания биометрических данных лица.
Лаборатория армейских исследований сотрудничала с учёными Университета Южной Калифорнии над проектом. Военный исследователь Суя Ю (Suya You) искал новый способ понять, что делает дипфейки такими реалистичными, и, конечно же, найти защиту от них.
Учёные разработали «инновационную теорию и математическую основу», названную архитектурой нейронной сети с последовательным подпространственным обучением (SSL). Архитектура SSL состоит из нескольких матриц преобразования, обрабатываемых каскадом. Ожидается, что этот метод преодолеет недостатки криминалистической экспертизы средств массовой информации с глубоким обучением, включая масштабируемость, переносимость и надёжность (с точки зрения состязательных атак).
Команда также разработала алгоритм FaceHop на основе SSL для повышения производительности биометрической гендерной классификации с низким качеством изображения.
Исследователи представят метод в июле на Международной конференции IEEE по мультимедиа и Expo 2021.
Ранее мы рассказывали о специальных разработках по заказу силовых ведомств США.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Jim Nash
