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
ZAŠTO BLOKADERI HOĆE DA UBIJU VUČIĆA? Nešić i Vučićević o monstruoznim planovima (VIDEO)
BLOKADERI hoće da ubiju predsednika Aleksandra Vučića zato što im smeta Srbija kakva jeste i zato što su svesni da ni za 100 godina ne mogu da urade ono što Vučić uradi za dva dana, ističu glavna urednica portala "Novosti" Andrijana Nešić i predsednica Asocijacije novinara Srbije (ANS) Ivana Vučićević.
26. 02. 2026. u 11:01
CEO REGION JE ZGROŽEN! Evo šta je uradila takmičarka lažne države Kosovo kada je videla Srpkinju na pobedničkom postolju
BRUKA i sramota na jednom od evropskih takmičenja u tekvondou za mlade u Sarajevu!
25. 02. 2026. u 11:35
JOŠ MU SE BORE ZA ŽIVOT: Simptomi bolesti zbog koje je hospitalizovan Dačić - početak je "veoma običan"
MINISTAR unutrašnjih poslova Ivica Dačić juče je u teškom zdravstvenom stanju hitno smešten u bolnicu i priključen na aparate.
26. 02. 2026. u 16:26
Komentari (0)