27, ноябрь 2020  —  Ложь бывает вредна, и это не новость. Нас как читателей могут вводить в заблуждение даже заголовки и текст, ложные новости и высказывания. И тем не менее, способность изменять реальность совершила рывок вперед с появлением технологии « дипфейков », которая позволяет создавать изображения и видео, где реальные люди произносят или делают то, чего они никогда не говорили и не делали. Методы глубокого обучения повышают уровень детализации этой технологии, создавая ещё более реалистичный контент, который становится всё сложнее распознать.

Дипфейки начали привлекать к себе внимание, когда в конце 2017 г. фейковое « видео для взрослых » с участием актрисы фильма « Чудо-женщина » было выложено на Reddit пользователем с ником «deepfakes». Затем было выпущено несколько смонтированных видеороликов с участием звезд первой величины, некоторые из которых носили исключительно развлекательный характер, а другие — выставляли знаменитостей в унизительном свете. Все это представляет собой реальную угрозу. Популярный в Интернете контент и так искажает истину, чтобы набрать просмотры, а информация в социальных сетях представляется и потребляется через фильтр наших субъективных мнений.

Дипфейки существенно усугубят эту проблему. Звездные знаменитости, политики и даже бренды могут столкнуться с беспрецедентными угрозами, от запугивания до умышленного подрыва имиджа. Не менее серьезны риски, которым подвергается наше правосудие, политика и национальная безопасность. Представьте себе экономику даркнета, в которой создатели дипфейков генерируют заведомо ложный контент, который выпускается с целью повлиять на то, какой автомобиль мы покупаем, в какой супермаркет ходим, и даже за какого кандидата на политический пост отдаем свой голос. Дипфейки могут затронуть все сферы нашей жизни, следовательно, элементарная защита от них принципиальна важна.

Как создаются дипфейки?

Дипфейки — результат новейших достижений в сфере искусственного интеллекта (ИИ), к которому нередко прибегают злоумышленники, использующие эту технологию для генерации всё более реалистичных и убедительных фальшивых изображений, видео, голосовых записей и текстов. Эти видео создаются путем наложения существующих изображений, аудио и видео на исходные медиафайлы с помощью передового метода глубокого обучения (deep learning) под названием « генеративно-состязательные нейросети » ( ГСС). ГСС — относительно новая концепция в области ИИ, целью которой является синтез искусственных изображений, неотличимых от подлинных. В методике ГСС одновременно задействованы две нейросети: одна сеть, называемая « генератор », использует набор данных для создания образца, имитирующего их. Другая сеть, известная как « дискриминатор », оценивает, насколько генератору это удалось. При многократном повторении оценки дискриминатора оказывают влияние на оценки генератора. Прогрессирующее совершенствование методики ГСС привело к созданию ещё более убедительных дипфейков, которые практически невозможно разоблачить, и результат намного превосходит по скорости, масштабу и точности тот, которого могли бы достичь люди-эксперты.

Чтобы минимизировать эту угрозу, компания McAfee запустила McAfee Deepfakes Lab. Её цель — сосредоточить высококлассные инструменты и экспертные знания в области анализа и обработки данных на противодействии угрозе дипфейков для отдельных людей, организаций, демократии и в целом для достоверности информации в нашем обществе. Deepfakes Lab сочетает в себе компьютерное зрение и методы глубокого обучения для анализа и расшифровывания скрытых закономерностей и распознавания элементов фальсифицированных видео, которые играют ключевую роль в аутентификации подлинных медиафайлов.

Чтобы обеспечить понятность результатов прогнозирования фреймворка глубокого обучения и источника решения, для каждого прогноза, мы потратили немало времени на визуализацию слоев и фильтров наших сетей, а затем добавили модельно-независимый фреймворк с объяснительной способностью поверх фреймворка для распознавания. Наличие объяснений для каждого прогноза помогает нам принять обоснованное решение о том, насколько мы уверены в достоверности изображения и модели, а также получить данные, которые могут быть использованы для её улучшения.

Мы также провели всестороннюю валидацию и верификацию фреймфорка для распознавания на большом наборе данных и протестировали возможности обнаружения на дипфейках, найденных на просторах интернета. Наш фреймворк для распознавания смог обнаружить недавнее дипфейк-видео с главой Facebook Марком Цукербергом, выступающим с короткой речью о возможностях больших данных. Этот инструмент не только представил точную оценку распознавания, но и сгенерировал тепловые карты с помощью модельно-независимого объясняющего модуля, выделив те участки его лица, которые способствовали принятию решения, тем самым повышая доверие к нашим прогнозам.

Подобные легкодоступные дипфейки подтверждают проблемы, с которыми сталкиваются социальные сети, когда дело касается контроля за сфабрикованным контентом. Поскольку развитие методики ГСС позволяет создавать очень реалистичные поддельные изображения, необходимо будет разработать усовершенствованные методы компьютерного зрения для выявления и распознавания более сложных типов дипфейков. Кроме того, необходимо принять меры по защите от дипфейков с помощью водяных знаков (вотермарков) или аутентификационного следа.

Сигнал тревоги

Мы понимаем, что средства массовой информации действительно обладают значительной властью в формировании общественного мнения и убеждений. Как следствие, достоверность информации в них нередко приносится в жертву во имя максимального воздействия. Поговорка « одна картинка стоит тысячи слов » подчеркивает значимость феномена дипфейков. Правдоподобные, но сфальсифицированные аудио, видео и тексты будут иметь огромное влияние, которое может быть использовано для того, чтобы испортить репутацию знаменитости или бренда, а также воздействовать на политические убеждения с ужасающими последствиями. Компьютерное зрение и фреймворки для обнаружения дипфейков на основе глубокого обучения способны аутентифицировать и распознавать поддельные визуальные медиа и текстовые материалы, но ущерб репутации и влияние на общественное мнение, тем не менее, остаются.

О компании:

McAfee  — компания, обеспечивающая киберзащиту в пространстве  ( от устройства до облака). Опираясь на принципы сотрудничества и взаимодействия, специалисты McAfee создают корпоративные и потребительские решения, которые делают мир безопаснее.  

Наша целостная, автоматизированная и открытая платформа безопасности и "облачный" подход к созданию решений безопасности позволят всем вашим продуктам сосуществовать   и обмениваться информацией об угрозах   в любой точке цифрового ландшафта. Здесь   автоматизация   сочетается с человеческим разумом, что позволяет более эффективно оптимизировать рабочие процессы. Ваша команда освободится от ненужной оперативной нагрузки. Мы поможем   организовать безопасность на территории и в облаке с помощью единой системы управления. Все ваши продукты по безопасности   адаптируются к новым угрозам и   будут работать   в синергии, в целях   повышения защиты   на протяжении всего жизненного цикла   угроз.

http://www.mcafee.com