Исследователи говорят, что они нашли эффективный способ для алгоритма ИИ, подобного тем, которые используются в биометрии
Рубрика: Исследование
Исследователи Массачусетского технологического института обнаружили, что вместо того, чтобы обучать сети давать общий поддельный/не поддельный прогноз, что модифицированные генераторы не могут точно моделировать определенные области поддельного изображения настолько хорошо, что поддельное изображение не может быть распознано
Названный VoiceGesture инструмент обнаружения живости, предназначен для работы на смарт-устройствах, таких как смартфоны и умные колонки
По мнению исследователей из Университета Южной Калифорнии, некоторые наборы данных, используемые для обучения систем обнаружения deepfakes , недостаточны
Google назвала новую систему «революционной технологией общения», которая позволит пользователям более естественно и открыто вести диалог с ИИ-помощниками
В подготовленном документе описана методика, разработанная Сывея Люя (Siwei Lyu) из Университета штата Нью-Йорк в Буффало. Предлагаемый метод выявляет дипфейки, анализируя роговицы глаз человека, которые способны отображать внешнюю обстановку. Поскольку глаза человека расположены гораздо ближе друг к другу, чем источник света, на реальной фотографии отражения в обоих глазах почти одинаковы, т.е. на реальном снимке отражение в обоих глазах человека будут идентичными, а синтезированные изображения пока ещё не могут точно передать это сходство
Программное обеспечение с открытыми deepfake алгоритмами становятся доступнее, дешевле и убедительнее. В качестве примера того, как просто можно получить поддельное изображение любой персоны, представленной в сети, эксперты FireEye создали фейковые фотографии и аудиозаписи Тома Хэнкса (Tom Hanks). Все инструменты для этого уже есть в открытом…
После подведения итогов конкурса команда исследователей из лаборатории Facebook AI и Калифорнийского университета в Сан-Диего подвергла три алгоритма
NeRF-W основана на NeRF — первоначальной работе исследователей, которая позволяла делать то же самое, но работала нормально только в строго заданных контрольных условиях. Технология строит карты глубины резкости с помощью нейросетей, а потом синтезирует объёмную сцену с помощью прямого 3D-рендеринга
Стив Повольни считает, что разработчики неадекватно «рассматривают врожденные недостатки безопасности, присутствующие в загадочной внутренней механике моделей распознавания лиц». Это «может предоставить киберпреступникам уникальные возможности для обхода критически важных систем, таких как автоматизированное исполнение паспортов»