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)
Preporučujemo
PRIVATNOST VAŽNIJA OD LAJKOVA: Zašto neki ljudi ne žele profile na društvenim mrežama?
10. 03. 2026. u 22:30
NIJE SVE U BOJI: Evo kako na pijaci odmah da prepoznate sveže rotkvice
10. 03. 2026. u 21:35
"NADAMO SE DA ĆE OSTATI U SKLADIŠTU" Hrvatski ministar u panici zbog najnovijih raketa: Vučićeva Srbija i snaga naše vojske jedina tema!
SRBIJA predsednika Aleksandra Vučića i snaga naše vojske, koja je Vučićevim zalaganjem podignuta iz pepela, jedina je tema u Hrvatskoj!
10. 03. 2026. u 18:10
ŠOK ISTRAGA AMERIKANACA: Evo ko je gađao iransku školu u kojoj su poginule devojčice
AMERIČKI vojni istražitelji veruju da je verovatno da su američke snage odgovorne za napad na iransku školu za devojčice u kojem je u subotu poginulo više desetina dece, ali još nisu doneli konačan zaključak niti su završili istragu, rekli su za Rojters dvojica američkih zvaničnika.
06. 03. 2026. u 08:23
NOVI EKSPLICITNI SNIMCI MIRJANE PAJKOVIĆ: Policija sumnja KO je na snimku, drugi muškarac - odmah saslušana
RANIJE je objavljen i video za koji je deo medija napisao da je snimljen u prostorijama Vlade. Tim povodom oglasili su se iz Vlade Crne Gore, i demantovali te navode.
07. 03. 2026. u 22:55 >> 23:05
Komentari (0)