DIPFEJK DETEKTORI PALI NA TESTU: Istraživači pozivaju na hitna poboljšanja
NIJEDAN od 16 vodećih detektora ne može pouzdano da identifikuje lažne fotografije u stvarnom svetu, otkrili su australijski i južnokorejski istraživači.
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)
MINISTARSTVO SPOLjNIH POSLOVA: Iznenađeni smo komentarima Zaharove na račun Srbije i predsednika Vučića
DRŽAVNA sekretarka u Ministarstvu spoljnih poslova (MSP) Republike Srbije Nevena Jovanović oglasila se na društvenoj mreži "X" povodom komentara portparola Ministarstva spoljnih poslova Rusije Marije Zaharove na račun Srbije i predsednika Republike Aleksandra Vučića, istakavši da oni kao MSP izražavaju iznenađenje povodom istih.
07. 11. 2025. u 14:04
SAD IZDALE GENERALNU DOZVOLU DO APRILA: Odlažu se sankcije ruskoj naftnoj kompaniji
SJEDINjENE Američke Države su danas izdale tzv. "generalnu dozvolu" kojom se privremeno odlažu sankcije Rosnjeftu u Nemačkoj do 29. aprila 2026. godine, objavilo je američko ministarstvo finansija.
29. 10. 2025. u 16:17
Hrvat čistio bunar - zbog onog što je pronašao, momentalno ZVAO POLICIJU
POLICIJSKA uprava Požeško-slavonske županije u Hrvatskoj imala je dvostruku intervenciju u subotu, nakon što su građani u dva navrata pronašli veću količinu eksplozivnih sredstava.
09. 11. 2025. u 13:28
Komentari (0)