«Практически все современные смартфоны используют нейросети для улучшения фотографий. Однако при создании дипфейков фотографии изменяются гораздо сильнее, в этом и состоит отличие. Наш алгоритм научился выявлять апскейлинг, то есть искусственное улучшение качества изображения за счет повышения его разрешения», — рассказал Дмитрий Левшун.
Как пояснил ученый, апскейлинг — это метод улучшения качества изображения путем увеличения его разрешения. Его суть в том, что с помощью специальных алгоритмов изображению добавляются дополнительные пиксели, что делает его более четким и детализированным. В случае с дипфейками апскейлинг используется для повышения качества сгенерированных искусственным интеллектом изображений, чтобы они выглядели более реалистично.
Поскольку качественные дипфейки, которые создаются в мошеннических или политических целях, не обходятся без этого инструмента, подготовленная учеными нейросеть обеспечивает высокую эффективность выявления искусственно созданного контента. Далее специалисты СПб ФИЦ РАН намерены создать базу данных и обучить нейросети выявлять дипфейки и по другим признакам. Для создания базы данных ученые разделили дипфейки на три типа: полностью сгенерированные нейросетью изображения, фотографии с добавленными элементами (например, замена лиц реальных людей) и модифицированные фотографии (например, изменения цвета кожи или мимики). База данных включит в себя все три типа.
«Наша глобальная цель — создать приложение, которое бы быстро и точно выявляло фейковые изображения и видео по самым разным параметрам, защищая репутацию и финансы людей от интернет-мошенников», — пояснил руководитель проекта, руководитель Международного центра цифровой криминалистики СПб ФИЦ РАН Андрей Чечулин.
Также ученые работают над созданием новой открытой библиотеки интеллектуальных методов для обнаружения поддельных и измененных фотографий лиц. Она сможет работать в реальном времени, анализируя цифровые изображения от момента обнаружения лица до проверки его подлинности. Проект «Библиотека интеллектуальных методов для обнаружения преднамеренной подмены, модификации или генерации лица человека в цифровых фотографиях» поддержан грантом Фонда содействия инновациям.