Real sau AI? Directoratul de Securitate Cibernetică a lansat un ghid pentru detectarea deep fake-urilor și un test cu 10 imagini în care utilizatorii pot identifica falsurile digitale

test ai Imagine: DNSC

Umbre inexistente, reflexii prea puternice, zone neclare, clipire nesincronizată, distorsiuni în interiorul gurii sau nesincronizarea vorbirii – sunt câteva elemente care îi pot ajuta pe utilizatorii de internet să detecteze deep-fake-uri. Directoratul Național de Securitate Cibernetică propune pe social media un test scurt în care utilizatorii își pot verifica abilitățile în a detecta falsuri.

Utilizatorii trebuie să analizeze o colecție de 10 imagini – unele clipuri video autentice și altele generate sau modificate prin intermediul tehnologiilor de Inteligență Artificială. Testul AICI

Deepfake este o manipulare digitală a unei înregistrări video, audio sau a unei imagini, realizată cu ajutorul inteligenței artificiale (IA) sau a altor programe specializate.

Analize Economedia

sua dolari drapel ajutor steag flag us bani karolina-grabowska-4386425
recesiune
tineri programatori foto
Corinthia
criza de ouă din SUA
2265634-800x534
retea electrica - Transelectrica
digitalizare, calculator, cod, programare
statele unite, sua, washington, china, beijing, putere, geopolitica, razboi economic comercial, sanctiuni economice
antreprenoare, femeie, business, tech
tineri joburi IUF- The International University Fair
parc nufarul
economie razboi bani
romania germania
Concedieri scaderi economie
industrie forta de munca somaj industrial uzina fabrica manufactura muncitor muncitor necalificat
blindate, armata, militar
Bugetul familiei, bani
dambovita arena aci
afacere semnare contract pexels
șantier aeroport craiova
costuri, cladiri, birouri, angajati
software, calculator, IT
CV locuri de munca job
MixCollage-21-Dec-2024-07-15-PM-1798
economie 2024
grafic crestere dreamstime
tranzactii calcula fuziuni
locuinta constructii bricolaj
salariu, bani, lei

Urmărește mai jos producțiile video ale Economedia:

- articolul continuă mai jos -

Semne de identificare a unui Deepfake, conform uni ghid DNSC:
• Mediul înconjurător (de exemplu, umbre inexistente, reflexii prea puternice, zone neclare)
• Imperfecțiuni ale feței (alunițe nerealiste, clipire nesincronizată, distorsiuni în interiorul gurii cum ar
fi lipsa dinților și a limbii, dinți mult prea perfecți etc.)
• Nesincronizarea vorbirii/sunetului și a mișcării buzelor, de exemplu: din cauza strănutului
Nesincronizarea vorbirii/sunetului și a mișcării buzelor poate fi observată la pronunțarea literelor b, m și
p. Uneori apar pixeli în nuanțe de gri la marginile componentelor modificate. Se poate distinge dacă este
vorba de o falsificare și atunci când persoana din înregistrare este privită dintr-un alt unghi. Dacă pentru
crearea conținutului Deepfake nu s-au folosit fotografii ale persoanei din unghiuri diferite, algoritmul nu
poate deduce aspectul persoanei din alt unghi, rezultând distorsiuni.

Massachusetts Institute of Technology (MIT) este una dintre entitățile care dezvoltă instrumente ML care pot identifica dacă un conținut este autentic sau un Deepfake, oferind totodată un chestionar educativ pentru a învăța publicul cum să facă această distincțieiv.

Un detector clasic de conținut vizual fals se bazează pe detectarea erorilor rezultate din prelucrare. Cel mai adesea, aceasta implică analiza pixelilor pe care ochiul uman nu îi poate vedea, deoarece prin manipularea imagini marginile componentei modificate au caracteristici speciale. Un astfel de
algoritm este hibridul dintre Long short term memory (LTSM – o rețea neuronală) și algoritmul Encoder-Decoder. Acesta funcționează analizând în paralel fiecare pixel individual și/sau întreaga imagine/videoclip comprimat(ă). În cele din urmă, rezultatele celor două funcții sunt comparate și dacă ambele indică aceeași regiune, materialul este considerat modificat.