Для Facebook дипфейки пока ещё не являются большой проблемой, но компания продолжает финансировать исследования, связанные с этой технологией, чтобы иметь возможность защититься от будущих угроз. Одна из последних работ в этом направлении была проведена вместе с учёными из Университета штата Мичиган. Команда специалистов разработала метод декомпиляции дипфейков.
Специалисты объясняют, что их технология позволяет проводить анализ изображений, созданных алгоритмами ИИ, и выявлять идентифицирующие характеристики модели машинного обучения, с помощью которой была создана конкретная подделка.
Программа полезна тем, что в перспективе сможет помочь Facebook отслеживать злоумышленников, распространяющих дипфейки с различными преступными целями. Например, пользователей могут шантажировать с помощью поддельных интимных фото или видео. Отмечается, что разработка декомпилятора дипфейков ещё не завершена, поэтому программа пока не готова к развёртыванию.
Предыдущие исследования в этой области позволили определить, какая из известных моделей ИИ сгенерировала тот или иной дипфейк, однако новая разработка специалистов из Facebook и Университета штата Мичиган лучше подойдёт для практического применения. Она позволяет определять архитектурные особенности систем для создания дипфейков, основанные на неизвестных моделях. Эти характеристики, известные как гиперпараметры, присутствуют в каждой модели машинного обучения. В совокупности они создают уникальный отпечаток на готовом изображении, который затем можно использовать для определения источника дипфейка.
По словам ведущего специалиста Facebook Тала Хасснера (Tal Hassner), участвующего в проекте разработки декомпилятора дипфейков, возможность выявления особенностей неизвестных моделей очень важна, поскольку ПО для дипфейков очень легко изменять, что позволяет злоумышленникам эффективно заметать следы. В интервью CNBC он сказал, что можно обучить алгоритм искусственного интеллекта анализировать графическую картинку и рассказывать с определённой степенью точности, какая deepfake модель сгенерировала это изображение.
«Предположим, злоумышленник создаёт множество разных дипфейков и загружает их на разные платформы под видом разных пользователей. Если для создания дипфейков применялась новая модель ИИ, которую никто раньше не видел, то выяснить все детали, связанные с созданием изображения будет невозможно. С новой технологией мы можем определить, что загруженное на разные платформы изображение было создано одной и той же моделью машинного обучения. А получив доступ к ПК, на котором это изображение было создано, мы сможем уверенно указать на виновника»
Пояснил Хасснер
Хасснер сравнивает свою разработку с методом экспертно-криминалистического анализа, использующегося для определения модели фотоаппарата. Этот метод был представлен в прошлом году, с помощью которого были произведены снимки. Суть анализа заключается в поиске на этих снимках определённых закономерностей или оптических дефектов, создаваемых только конкретной моделью камеры.
«Не каждый может создать свою собственную камеру, но любой, кто обладает достаточным опытом и доступом к обычному ПК, может создать свою собственную модель для генерации дипфейков»
Добавляет Хасснер
Созданный учёными из Университета штата Мичиган и Facebook алгоритм способен не только определять черты той или иной генеративной модели, но также выяснять, какая из известных моделей могла применяться в создании дипфейка и является ли вообще представленное изображение подделкой. По словам Хасснера, система обладает весьма высоким показателем эффективности. Однако точных значений не приводит.
Следует указать, что даже самые современные алгоритмы определения дипфейков в настоящий момент далеки от совершенства. И сами специалисты, занимающиеся этим вопросом, прекрасно это осознают. Когда в прошлом году Facebook проводила конкурс, посвящённый поиску дипфейков, победителем оказался алгоритм, который мог определять недостоверность изображений только в 65,18 % случаев. Частично это объясняется тем, что область разработки генеративного ИИ очень активно развивается. Новые методы публикуются практически каждый день и фильтры распознавания попросту за ними не поспевают.
Эксперт по дипфейкам Нина Шик осторожно оценивает эту разработку. В письме CNBC она отметила, что важно выяснить, насколько хорошо эти модели обнаруживают деепфейки, созданные не в тестовых лабораториях, а в реальных условиях. «Одна из больших проблем заключается в том, что есть простые способы обмана модели обучения. Например, сжать видео или изображение».
Существует два типа дипфейков: полностью созданных искусственным интеллектом и вносящие изменения в уже существующие изображения. Сяомин Лю, сотрудник Facebook в штате Мичиган, сообщил, что точность алгоритма «была оценена и подтверждена в обоих случаях дипфейков». Он также отметил, что результат может быть хуже в тех случаях, когда изменения вносятся на очень небольшом участке изображения.
В рамках проведённой работы было собрано и каталогизировано сто различных моделей deepfake.
По материалам 3DNews. Автор Николай Хижняк
