Panorama

DIPFEJK DETEKTORI PALI NA TESTU: Istraživači pozivaju na hitna poboljšanja

Jovana Švedić

22. 03. 2025. u 10:23

Google Dodaj Novosti kao svoj Google izvor

NIJEDAN od 16 vodećih detektora ne može pouzdano da identifikuje lažne fotografije u stvarnom svetu, otkrili su australijski i južnokorejski istraživači.

ДИПФЕЈК ДЕТЕКТОРИ ПАЛИ НА ТЕСТУ: Истраживачи позивају на хитна побољшања

Foto Shutterstock

Nedavno objavljeni rad na portalu arXiv, koji su zajednički izradili australijska nacionalna naučna agencija CSIRO i južnokorejski Univerzitet Sungkjunkvan, otkrio je ozbiljne ranjivosti u postojećim dipfejk (deepfake) detektorima.

Istraživanje je procenilo 16 vodećih detektora i pokazalo da nijedan od njih nije u stanju da pouzdano identifikuje deepfake u stvarnim uslovima.

Metodologija istraživanja

Istraživači su razvili okvir u pet koraka za procenu alata koji uključuje tip dipfejka, metodu detekcije, pripremu podataka, obuku modela i validaciju.

Pritom su identifikovali i 18 faktora koji utiču na tačnost detektora koji su testirani u različitim scenarijima, uključujući crnu, belu i sivu kutiju.

Postojeći detektori pokazuju ozbiljne slabosti, posebno kada se suočavaju s radovima koji se ne nalaze u njihovim treniranim podacima, zapažaju istraživači.

Na primer ICT (Identity Consistent Transformer), detektor treniran na licima poznatih osoba, nije bio efikasan u detekciji dipfejka s nepoznatim osobama. 

Detektori su pali na ispitu, nebitno da li je u pitanju "synthesis deepfake" koji generiše potpuno nova sintetička lica, "faceswap deepfake" radovima u kojima se lice jedne osobe zamenjuje drugim ili " reeanactment deepfake" u kojem se zadržavaju crte lica neke osobe, ali se menjaju njeni izrazi.

Integracija podataka

Istraživači pozivaju na hitna poboljšanja, predlažu razvoj više detektora i korišćenje različitih izvora podataka kako bi se poboljšala tačnost detekcije.

Naglašavaju i potrebu integracije audio, tekstualnih i meta podataka u modele za detekciju, kao i primenu strategija poput fingerprintinga, odnosno ugradnje veštačkih i GAN otisaka u slike i video snimke kako bi se bolje pratilo poreklo dipfejka.

Prva metoda uključuje ugradnju jedinstvenih oznaka u trening podatke generativnih modela koji se prepoznaju u generisanim dipfejk radovima, a druga na prirodne oznake koje generativni modeli ostavljaju u generisanim sadržajima.

(b92)

Preporučujemo

Pratite nas i putem iOS i android aplikacije

Klikni na zvezdicu u gornjem desnom uglu i zaprati Novosti na Google News platformi

Novosti Google News
Tagovi

Drugi pišu

Pročitajte više

Komentari (0)

Ostavi komentar

Najnovije iz rubrike

Politika
Tenis
Fudbal
PROBLEMI SA ŽENAMA U PORODICI Astro savet za ponedeljak, 15. jun: Ova 4 znaka su na udaru izazovnih aspekata Meseca, simbola privatnog života

PROBLEMI SA ŽENAMA U PORODICI Astro savet za ponedeljak, 15. jun: Ova 4 znaka su na udaru izazovnih aspekata Meseca, simbola privatnog života