Устойчивое улучшение методов обнаружения DeepFake и улучшение наборов данных

Иллюстративные случаи различных манипуляций с лицами: в первом ряду есть оригинальные образцы, в то время как второй ряд представляет манипулированные аналоги, созданные с использованием мобильных приложений, таких как FaceApp.Кредит: Судебные науки (2024).Doi: 10.3390/forensicsci4030021

Эта работа имеет решающее значение для поддержания целостности цифровой информации и помощи в судебно -медицинских расследованиях против сложных угроз глубоких черт.Исследование опубликовано в журнале Forensic Sciences.

Исследование проводилось доцентом института политехнического института Суни: кибербезопасность д -р Захид Ахтар и аспиранты Танви Лахари Пендяла и Виринчи Сай Атмакури.

Их статья классифицирует глубокие разборы на обмен идентификационные, реконструкцию лица, манипуляции с атрибутами и весь синтез лица, подчеркивая необходимость улучшения наборов данных и надежных методов обнаружения.

Существующие рамки борются с обобщением и склонны к состязательным атакам, что требует достижений в технологиях обнаружения.Авторы предполагают, что будущие исследования должны сосредоточиться на создании комплексных наборов данных и повышении точности, надежности и возможностей в реальном времени.

More information: Zahid Akhtar et al, Video and Audio Deepfake Datasets and Open Issues in Deepfake Technology: Being Ahead of the Curve, Forensic Sciences (2024). DOI: 10.3390/forensicsci4030021