Дипфейки

Цифровая эра породила увлекательную, но тревожную технологию deepfake. Этот метод видеомонтажа, основанный на генеративном ИИ, создает высококачественный, но полностью вымышленный аудиовизуальный контент. Deepfake представляет собой серьезный вызов для нашего общества, ставя под сомнение различие между реальностью и иллюзией.

Представьте себе видео президента Украины Владимира Зеленского, призывающего своих солдат сдаться. Это фальшивое видео вызвало большой переполох, прежде чем было удалено. Аналогично, компрометирующие видео Дональда Трампа во время американских президентских праймериз использовались для манипуляции общественным мнением. Эти случаи показывают мощь манипуляции deepfake.

Последствия значительны. По закону, Франция наказывает распространение компрометирующих изображений без согласия (статья 226-1 Уголовного кодекса) и распространение поддельных видео, не обозначенных как таковые (статья 226-8). Эти правонарушения могут повлечь штрафы до 45 000 евро и тюремные сроки до одного года.

Процветание deepfake угрожает доверию к цифровому контенту. С такими инструментами, как FakeApp, их создание теперь доступно каждому. Это увеличивает риски дезинформации и ущерба репутации. Поэтому крайне важно понимать эту технологию, чтобы лучше защищаться.

Ключевые моменты

• Deepfake использует генеративный ИИ для создания гиперреалистичных, но ложных видео
• Они могут манипулировать общественным мнением и наносить ущерб репутации людей
• Франция наказывает распространение поддельных видео, не обозначенных как таковые
• Демократизация инструментов создания deepfake увеличивает риски
• Различие между настоящим и ложным становится все более трудным в цифровую эпоху

Что такое deepfake: определение и происхождение

Deepfake использует искусственный интеллект для интеграции видео- или аудиоконтента в существующие файлы. Эта интеграция создает вводящий в заблуждение или синтетический контент. Термин "deepfake" сочетает в себе "глубокое обучение" и "фальшивка", что подчеркивает его происхождение в ИИ.

Рождение GAN в 2014 году

В 2014 году Ян Гудфеллоу создал генеративные состязательные сети (GAN). Это изобретение открыло путь к умным дипфейкам. Технология основана на двух алгоритмах: один создает подделки, а другой их обнаруживает. Этот прогресс ознаменовал начало современной синтезы лиц.

Появление на Reddit в 2017 году

Первые deepfake появились в конце 2017 года на Reddit благодаря анонимному пользователю "Deepfakes". Эти видео, часто порнографического характера и с участием знаменитостей, привлекли внимание. В январе 2018 года FakeApp сделал создание и распространение deepfake более доступным.

Быстрое развитие технологии

Развитие deepfake было стремительным. Согласно Deeptrace, количество видео взорвалось, увеличившись с 8000 в 2018 году до 15000 в 2019 году. Это увеличение вызвало опасения по поводу рисков манипуляции и дезинформации. Google ответил в 2019 году, выпустив базу данных из 3000 видео для разработки инструментов обнаружения.

Как работают deepfake

Deepfake, этот гиперреалистичный обман, возникает из генеративного ИИ. Они используют сложные техники. В центре этого явления находятся генеративные состязательные сети, или GAN, изобретенные в 2014 году Яном Гудфеллоу.

Генеративные состязательные сети

GAN состоят из двух противоборствующих алгоритмов: один генератор создает синтетические изображения, в то время как дискриминатор пытается идентифицировать их как ложные. Эта борьба улучшает качество подделок на каждом этапе.

Процесс машинного обучения

Обучение GAN происходит через постоянное соревнование. Генератор пытается обмануть дискриминатор, который, в свою очередь, оттачивает свои способности к обнаружению. Этот цикл улучшения имеет решающее значение для впечатляющего качества deepfake.

Синтез лиц и голоса

Для создания лиц модели полагаются на контрольные точки лиц. Синтез голоса позволяет менять голос. Эти достижения затрудняют различение между настоящим и ложным без специализированных инструментов.

Обнаружение этих манипуляций требует алгоритмов ИИ, способных выявлять незаметные признаки. В условиях этой угрозы образование общественности о цифровых рисках имеет важное значение. Оно помогает развивать рефлекс систематической проверки информации.

Существующие типы deepfake

Deepfake делятся на несколько категорий, каждая из которых использует видеомонтаж и синтез лиц по-разному. Эти технологические достижения позволяют создавать deepfake, которые могут обмануть человеческий глаз с большой легкостью.

Видеодипфейки являются наиболее распространенными. Они заключаются в замене лиц в существующих видео, создавая очень убедительные вымышленные сценарии. В 2019 году в обращении было около 15 000 видео такого типа.

Аудиодипфейки, с другой стороны, более незаметны. Они имитируют реальные голоса, используемые, в частности, в финансовых мошенничествах. Одним из примечательных случаев является случай, когда сотрудник перевел 25 миллионов долларов после фальшивой видеоконференции.

Создание полностью вымышленных персонажей представляет собой другую категорию. Эти deepfake могут производить лица и голоса, которые не существуют в реальности, что делает различение между настоящим и ложным еще более трудным.

Обнаружение этих deepfake остается большой проблемой. Алгоритм, разработанный университетом Буффало, анализирует отражения света на радужках с точностью 94%. Однако это возможно только для статичных изображений, где эти отражения видны.

Основные опасности deepfake для общества

Deepfake представляет собой растущую угрозу для нашего общества. Они поднимают этические вопросы, связанные с искусственным интеллектом. Они также ставят серьезные задачи для эффективной борьбы с этими фальшивками. Рассмотрим основные опасности, которые они представляют.

Манипуляция общественным мнением

Deepfake может негативно влиять на общественное мнение. Примечательным примером является поддельное видео Эммануэля Макрона, собирающего мусор. Это показывает потенциал политической манипуляции. Кроме того, 33% французов испытывают трудности в различении реального контента и контента, созданного ИИ, что увеличивает этот риск.

Мошенничество и подмена личности

Deepfake упрощает сложные мошенничества. Одна гонконгская компания потеряла 25,6 миллиона долларов из-за мошенничества с использованием deepfake. ФБР сообщает о росте вымогательства, связанного с deepfake, в основном нацеленного на несовершеннолетних.

Неподобающее порно

96% видео deepfake в интернете являются порнографическими, часто нацеленными на знаменитостей, таких как Эмма Уотсон. Это явление поднимает серьезные вопросы о соблюдении частной жизни и основных правах.

Влияние на демократические процессы

Deepfake угрожают целостности выборов. В 2023 году было создано поддельное видео Джо Байдена, чтобы отговорить избирателей Нью-Гемпшира. Это показывает риск для демократических процессов. Франция ввела строгие санкции, вплоть до 7 лет тюремного заключения и 100 000 евро штрафа за мошенничество, связанное с deepfake.

В ответ на эти вызовы Европейский Союз определил deepfake в своем Законе о ИИ. Это создает правовую основу для решения этих проблем. Борьба с deepfake требует этического подхода к ИИ и повышенной бдительности со стороны всех.

Знаменитые случаи deepfake в мире

Deepfake, эти гиперреалистичные манипуляции видео, стали заметными в мировых новостях благодаря громким делам. В июле 2023 года массово распространилось поддельное видео, на котором Эммануэль Макрон объявляет о своей отставке. Оно иллюстрирует потенциал дезинформации этой технологии.

В Соединенных Штатах Стив Крамер был приговорен к штрафу в 6 миллионов долларов за создание поддельного аудиосообщения Джо Байдена. Этот случай подчеркивает риски, связанные с использованием deepfake в политике.

Мир развлечений также не остался в стороне. Порнографические deepfake с Тейлор Свифт были просмотрены миллионы раз в социальных сетях. Другие знаменитости, такие как Роберт Дауни мл., Том Хэнкс и Марго Робби, также стали жертвами этих гиперреалистичных обманов.

Мошенничества с использованием deepfake растут. В Гонконге сотрудник был обманут поддельным видео, что привело к краже 26 миллионов долларов. В Азии сеть мошенничества в романтических отношениях с использованием профилей deepfake вымогала 46 миллионов долларов у одиноких мужчин.

Обнаружение deepfake: признаки и методы

Обнаружение deepfake представляет собой важную задачу из-за быстрого развития генеративного ИИ. Методы обнаружения развиваются, чтобы идентифицировать эти цифровые подделки, которые становятся все более реалистичными.

Визуальные аномалии, которые нужно обнаружить

Некоторые визуальные признаки могут указывать на наличие deepfake. Например, ненормальные движения глаз или неестественные мимики могут выдать подделку. Исследователи Университета Халла разработали метод, основанный на анализе отражений света в глазах, с точностью около 70%.

Несоответствия в звуке и голосе

Метод Phoneme-Visème, разработанный исследователями Стэнфорда и Калифорнии, обнаруживает несинхронизации между движениями губ и звуками. Эта техника позволяет выявлять тонкие несоответствия в аудиодипфейках.

Инструменты автоматического обнаружения

Множество инструментов ИИ создается для автоматизации обнаружения deepfake:

• Reality Defender: обнаруживает deepfake в различных медиа с многофункциональным подходом
• Sentinel: использует алгоритмы ИИ для анализа цифровых манипуляций
• Intel FakeCatcher: обнаруживает поддельные видео с точностью 96%, анализируя кровоток

Несмотря на развитие этих инструментов, обнаружение deepfake остается сложной задачей. Постоянное совершенствование deepfake усложняет эту задачу. Бдительность и комбинированное использование нескольких методов являются ключевыми для эффективной идентификации этих цифровых подделок.

Специфика аудиодипфейков

Аудиодипфейки отмечают значительный прогресс в области умных дипфейков. Они отличаются от синтеза лиц, сосредоточиваясь на воспроизведении голоса на основе записей. Эта технология отлично захватывает суть голоса человека, включая его интонации и ритм.

Влияние аудиодипфейков значительное. Видео deepfake с Бараком Обамой, содержащим противоречивые высказывания, например, привлекло внимание почти 10 миллионов просмотров. Это демонстрирует способность этих материалов быстро распространяться.

Применения аудиодипфейков выходят за рамки имитации. Они открывают путь к созданию виртуальных персонажей, таких как Лил Микела, с убедительными искусственными голосами. Это может революционизировать цифровое взаимодействие и развлечение.

В ответ на эту угрозу разрабатываются инструменты обнаружения ИИ. Эти технологии направлены на выявление искусственного аудиоконтента. Они обещают помочь в борьбе с звуковой дезинформацией. Однако гонка между созданием и обнаружением остается напряженной, подчеркивая важность бдительности общественности.

Меры защиты от deepfake

Угроза deepfake растет, побуждая к инновациям для борьбы с этими манипуляциями. Появляются стратегии, направленные на защиту отдельных лиц и организаций. Они направлены на противодействие рискам этой технологии.

Технологические решения

Создаются новые технологии для обнаружения и противодействия deepfake:

• Надежные инструменты аутентификации (двухфакторная проверка, поведенческая биометрия)
• Сертификация контента с помощью блокчейна
• Системы обнаружения на основе ИИ, выявляющие тонкие несоответствия
• Защита данных с помощью продвинутого шифрования

Правовые и регуляторные рамки

В нескольких странах появляются законы для регулирования создания и распространения deepfake. Эти законы направлены на привлечение к ответственности создателей и защиту жертв.

Информирование общественности

Образование имеет решающее значение в борьбе с deepfake. Создаются обучающие программы для:

• Повышения осведомленности о рисках deepfake
• Обучения выявлению манипулированных видео
• Развития критического мышления в отношении онлайн-контента

Комбинируя эти подходы, общество может защитить себя от опасностей deepfake. Это позволяет сохранить технологические инновации и этику ИИ.

Роль социальных сетей в борьбе с deepfake

Социальные сети играют важную роль в борьбе с deepfake. С увеличением случаев мошенничества, связанных с этой технологией, они усилили свои усилия. Их цель - защитить своих пользователей и сохранить целостность распространяемой информации.

Политики модерации

Крупные интернет-компании приняли строгие политики против deepfake. Публикация манипулированного контента может привести к серьезным санкциям. Эти санкции могут достигать 2 лет тюремного заключения и штрафа в 45 000 евро. Эти меры особенно нацелены на такие платформы, как YouTube и TikTok, где распространение deepfake более распространено.

Системы обнаружения

Обнаружение deepfake основано на передовых технологиях. Платформы анализируют ненормальные движения глаз и отсутствие моргания. Они также выявляют неестественные мимики и телесные несоответствия. Проблемы с синхронизацией губ и странное освещение также распознаются как признаки манипуляции.

Сотрудничество с фактчекерами

Для борьбы с deepfake социальные сети сотрудничают с фактчекерами. Это сотрудничество позволяет быстро проверять подозрительный контент. Оно помогает ограничить распространение ложной информации. Однако ответственность пользователей остается ключевой в борьбе с дезинформацией в социальных сетях.

Влияние deepfake на бизнес

Deepfake представляет собой растущую угрозу для бизнеса. Эта технология видеомонтажа подвергает компании значительным финансовым и репутационным рискам. В 2020 году мошенничество с использованием голосового deepfake позволило украсть 35 миллионов долларов в Объединенных Арабских Эмиратах, иллюстрируя масштаб опасности.

Кибератаки с использованием deepfake становятся все более распространенными, с увеличением на 13%, зафиксированным VMware в 2022 году. Эти атаки в основном нацелены на электронные письма, мобильные сообщения и социальные сети. Мошенники используют видео (58%) или аудиоконтент (42%), чтобы обмануть сотрудников и получить доступ к чувствительным информационным системам.

В ответ на эту угрозу компании усиливают свою этику ИИ и разрабатывают стратегии защиты. Обучение сотрудников, двухфакторная аутентификация и использование передовых решений кибербезопасности являются важными. Сотрудничество с сертифицированными экспертами, такими как те, кто имеет маркировку ExpertCyber, также позволяет лучше защититься от этих новых форм видеомонтажа.

Часто задаваемые вопросы

Что такое deepfake?

Deepfake - это гиперреалистичное цифровое создание, основанное на искусственном интеллекте. Оно манипулирует или генерирует контент с помощью генеративных состязательных сетей (GAN). Последние синтезируют лица, голоса и движения, что делает различение между настоящим и ложным чрезвычайно трудным.

Как работает технология deepfake?

Технология deepfake основана на глубоком обучении и генеративных состязательных сетях. Она анализирует огромные объемы данных, чтобы научиться создавать реалистичный контент. Один "генератор" создает ложный контент, в то время как другой "дискриминатор" пытается обнаружить подделки. Этот итеративный цикл улучшает качество deepfake на каждом этапе.

Каковы основные опасности deepfake для общества?

Deepfake представляют собой серьезные риски, включая манипуляцию общественным мнением, мошенничество и создание неподобающего порно. Они также могут влиять на выборы и подрывать доверие к СМИ. Эти опасности значительны для демократии и общества в целом.

Как можно обнаружить deepfake?

Обнаружение deepfake включает в себя наблюдение за визуальными и звуковыми аномалиями. Ненормальные движения глаз, странные мимики, несоответствия звука и изображения, а также голосовые аномалии - это ключевые признаки. Также доступны инструменты автоматического обнаружения, но их эффективность варьируется в зависимости от развития технологии.

Какие меры принимаются для борьбы с deepfake?

Борьба с deepfake включает в себя несколько стратегий. Разработка технологических решений для аутентификации контента имеет решающее значение. Создание правовых и регуляторных рамок также является важным. Осведомленность общественности и внедрение политик модерации в социальных сетях играют важную роль в этой борьбе.

Аудиодипфейки отличаются от видеодипфейков?

Да, аудиодипфейки имеют свои отличительные особенности. Они сосредоточены на точном воспроизведении голоса, включая интонации и ритм. Эти deepfake особенно опасны, так как их сложнее обнаружить, чем видеодипфейки, особенно в сложных телефонных мошенничествах.

Каково влияние deepfake на бизнес?

Deepfake представляют собой значительные риски для бизнеса. Они могут навредить репутации, манипулировать финансовыми рынками и способствовать промышленному шпионажу. Компании должны разрабатывать стратегии защиты и управления кризисами в ответ на эту угрозу.

Как социальные сети управляют угрозой deepfake?

Социальные сети принимают различные меры для противодействия deepfake. Они устанавливают строгие политики модерации, разрабатывают системы автоматического обнаружения и сотрудничают с независимыми фактчекерами. Их цель - сбалансировать свободу слова с необходимостью защищать пользователей от дезинформации.

Каковы положительные применения deepfake?

Deepfake имеют положительные применения, в том числе в индустрии развлечений для создания спецэффектов. Они также используются в образовании для исторических симуляций и в искусстве для инновационных творений. Технология может дублировать фильмы на разных языках более естественным образом.

Как я могу защитить себя от deepfake?

Чтобы защитить себя, развивайте критическое мышление и всегда проверяйте источники информации. Используйте инструменты проверки, когда это возможно, и оставайтесь в курсе последних достижений в области deepfake. Образование в области медиа и цифровой грамотности имеет решающее значение для навигации в этом постоянно меняющемся медиапейзаже.