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
ONI ĆE PROCVETATI U 2026. GODINI: Ostaviće sve brige iza sebe i okrenuti novi list
07. 12. 2025. u 11:34
"TA KUĆA JE STVARNO UKLETA" Majci i ocu prerezao grkljan, pa sebi isekao vene: Novi detalji porodične tragedije u Čačku
PRVI rezultati istrage tragedije koja je otkrivena u subotu ujutru u porodičnoj kući u blizini „Slobodine“ raskrsnice u Čačku, govore da je Vladimir Čarapić (47) nožem preklao vrat svojoj majci Mili (72), a potom i svom ocu Neđu (79). Zatim je sebi istim sečivom naneo više uboda po grudima i stomaku, a na kraju je prerezao vene leve ruke i tako na smrt iskrvario.
07. 12. 2025. u 13:36
NOVO REŠENjE ZA UKRAJINU: Evropa pravi plan u slučaju da se SAD povuku iz konflikta
EVROPSKE diplomate pripremaju scenario podrške Ukrajini u slučaju povlačenja SAD iz konflikta, prenosi Blumberg, pozivajući se na izvore.
07. 12. 2025. u 13:19
Završio glumu, pa radio na mešalici, rat ga udaljio od ljubavi - životni put Jova Maksića
DETINjSTVO glumca Jova Maksića oblikovalo se u maloj seoskoj sredini podno Dinare, u selu Plavno kod Knina, gde je porodica živela zbog očevog svešteničkog službovanja. Rani period života opisuje kao vreme potpune slobode i radosti, kada je gotovo čitavo selo bilo prostor za igru i maštarije. U takvoj atmosferi formirala se njegova emotivna struktura — vezanost za zajednicu, toplina porodičnih odnosa i zahvalnost za jednostavne stvari.
07. 12. 2025. u 11:41
Komentari (0)