Кража личных данных является одним из наиболее быстро растущих преступлений в США, в последние годы личность миллионов людей была скомпрометирована. В 2019 году Федеральная торговая комиссия получила 3,2 миллиона сообщений о проблемах защиты прав потребителей. Из них наиболее распространенным мошенничеством, о котором сообщалось, были мошенничества и кража личных данных, особенно в государственных службах, онлайн-магазинах и кредитных бюро.
Лицо включает множество кровеносных сосудов. В отличие от некоторых других черт лица на поверхности кожи пользователя, вены в подэпидермальных слоях уникальны для индивидуума, и паттерны вен у разных людей различны, даже у братьев и сестер или близнецов
«Мы используем ИИ для подтверждения подлинности личности, проверяя подлинность фотографии на удостоверение личности, а затем сопоставляя его с лицом. Поскольку мы видим десятки миллионов документов, удостоверяющих личность, наш ИИ может выявлять, какие из них являются мошенническими, а какие – нет. Все наши клиенты получают выгоду от этой обновленной и улучшенной модели искусственного интеллекта».
DeepFaceLab — это опенсорсная система для создания дипфейков. Репозиторий проекта имеет 4 тысячи форков и 18 тысяч звезд на GitHub. Система рассчитана одновременно на пользователей без знаний о фреймворках глубокого обучения и на разработчиков, которые хотят усилить существующий пайплайн.
Китайские и гонконгские исследователи разработали программное обеспечение, которое они называют DeepFaceDrawing, и это хорошее описание того, что он делает. Нарисуйте лицо от руки так небрежно, как вам хочется, и алгоритм использует его для создания реалистичного синтетического лица.
Относительно новая технология дипфейков позволяет с помощью нейронной сети симулировать движения и речь людей, взяв за основу их изображения на фотографиях или видеозаписях. Понимая, что распространение этой технологии способно привести к серьезным последствиям, причем практически для любого человека, американские ученые разработали алгоритм, защищающий выкладываемые в сеть изображения от использования в качестве основы дипфейков
Проверить подлинность видео позволит российская система искусственного интеллекта, способная находить на записях дипфейки — привнесенные фрагменты, которых не было в оригинале. Точность работы этой нейросети составляет около 80%, благодаря чему ее разработчики заняли третье место на престижном международном конкурсе Deepfake Detection Challenge — всего в нем участвовало 2,2 тыс. команд из разных стран. В будущем новая система будет использована для разоблачения фейковых роликов, а также для защиты от мошенничества банков и сервисов online-платежей с биометрической идентификацией.
Как появились, менялись и развивались дипфейки, а также чем они могут быть полезны рекламной индустрии
Профессор Ю Хой Чжун и его исследовательская группа из Корейского института науки и техники (KAIST) создали генеративный блок обработки противоборствующих сетей (GANPU) в виде ИИ чипа обработки ГАН с низкой мощностью и высокой эффективностью, сообщает Business Korea.
Биометрическое тестирование живучести, как сообщается, делает большой шаг вперед в ускорительной программе Qualcomm с новым алгоритмом, который может определить подлинную кожу.