זיופים עמוקים וסרטונים שנוצרו על ידי AI נמצאים כאן כדי להישאר. אבל במהלך השנים האחרונות, הם גדלו באיכות ובכמות, וגרמו להרבה אנשים לדאוג לביטחון המדינה ולפרטיות האישית.
ובכל זאת, לא משנה כמה משתמשי משתמשים מקוונים אנונימיים ניסו להפוך את הסרטון המזויף שלהם למציאותי, הם לא יכלו לעבור תוכנות מתקדמות לזיהוי פנים. עד עכשיו.
ממשקי API לזיהוי פנים
חוקרים מאוניברסיטת Sungkyunkwan בסוון, דרום קוריאה, בדק את האיכות של טכנולוגיית ה- deepfake הנוכחית. הם בדקו הן את ממשקי ה- API של אמזון והן של מיקרוסופט באמצעות קוד פתוח ותוכנות להפקת וידאו מזויפות עמוק כדי לראות כיצד הם מבצעים.
החוקרים השתמשו בפנים של ידוענים הוליוודיים. על מנת ליצור זיופים עמוקים, התוכנה זקוקה להרבה תמונות באיכות גבוהה משונות זוויות של אותם אנשים, שקל הרבה יותר לרכוש אותם מפורסמים במקום רגילים אֲנָשִׁים.
החוקרים החליטו גם להשתמש בממשק ה- API של מיקרוסופט ואמזון כאמות המידה למחקר שלהם מכיוון ששתי החברות מציעות שירותי זיהוי פנים לסלבריטאים. הם השתמשו במערכי נתונים זמינים לציבור ויצרו קצת יותר מ -8,000 זיופים עמוקים. מכל סרטון מזויף עמוק, הם חילצו צילומי פנים מרובים והגישו אותו לממשקי ה- API המדוברים.
בעזרת שירותי הקוגניטיב התכלת של מיקרוסופט, החוקרים הצליחו לרמות את המערכת 78 אחוז מהזמן באמצעות זיופים עמוקים. התוצאות של אמזון היו מעט טובות יותר, כאשר 68 אחוז מהפנים שהוגשו זוהו כמציאותיות.
מה לגבי גלאי זיוף עמוק?
גלאי זיוף עמוק פועלים פחות או יותר באותו אופן שבו פועל זיוף עמוק. הגלאים הם תוכנה שהוכשרה באמצעות מודלים של למידת מכונה כיצד לזהות סרטוני זיוף עמוקים.
אבל במקום להתמקד ביצירת סרטון היפר-ריאליסטי כדי להטעות את הגלאים, זיופים עמוקים יכולים כעת לכלול דוגמאות מנוגדות בכל מסגרת כדי לבלבל את מערכת ה- AI. למעשה, להתקפות מזויפות מסוג זה יש שיעורי הצלחה נעים מ -78 ל -99 אחוזים.
זה הולך ומחמיר
Deepfakes הם יישום למידת מכונה. כדי ליצור אחד אפילו משכנע מרחוק, אתה צריך מאות תמונות של פניו של אותו אדם מזוויות שונות ומציגות רגשות שונים.
בגלל הצורך בכמויות נתונים עצומות, אפשר היה לחשוב שרק אנשים עם נוכחות מקוונת גדולה נמצאים בסיכון, כמו ידוענים ופוליטיקאים. אבל זה כבר לא המצב.
על פי Deeptrace, מספר הזיופים העמוקים ברשת גדל ב -330 אחוזים בתוך פחות משנה - מאוקטובר 2019 ועד יוני 2020. שלא לדבר על כך, התוכנות והאלגוריתמים שבהם יוצרי הזיוף הופכים להיות חזקים וזמינים ונגישים יותר.
מי נמצא בסיכון של זיופים עמוקים?
כאשר זיופים עמוקים הפכו לראשונה למיינסטרים, העיקרי הדאגה הייתה לפרטיות ולביטחון לאומי. אנשים חששו שלא ניתן לסמוך יותר על קטעי וידאו של פוליטיקאים ועובדי ממשל רשמיים.
אך למרות שזה יהיה חסר אחריות להתעלם מההתייחסות לסיכון הביטחוני של זיוף עמוק, סקרים רבים מצאו כי יצרני זיופים עמוקים עדיין לא כל כך מעוניינים להפריע לפוליטיקה. ניתן לחלק את רוב סרטי הזיוף המקוונים לשתי קטגוריות: סרטונים מצחיקים של ראיונות מפורסמים וסרטים וחומרים פורנוגרפיים.
בעוד שהמחקר האחרון נערך באמצעות פרצופים של סלבריטאים כדי להבטיח שהזייפות העמוק היו באיכות גבוהה כדי להטעות את ממשקי ה- API, זה לא אומר שאתה לא יכול לבצע זיופים עמוקים עם פחות נתונים. אין ספק שאולי אין להם סיכוי לרמות מערכות זיהוי פנים מתקדמות, אך הן יכולות להיות משכנעות מספיק כדי להערים על אנשים אחרים.
כיום ניתן לבצע באופן משכנע זיופים עמוקים של כל מי שיש לו נוכחות חברתית. כל מה שהם צריכים זה כמה תמונות שלך ואולי סרטון שאתה מופיע בו. זיוף העמוק המתקבל עשוי להיות נמוך באיכותו, אך הוא עדיין ניתן לביצוע ויכול להזיק.
העתיד עדיין לא ידוע
ישנן תחזיות סותרות רבות בנוגע למצב של זיופים עמוקים, מכיוון שהן אינן נעלמות בקרוב.
חלק מצפים לעתיד סייבר אפוקליפטי שבו אינך יכול לסמוך על אף צילום שאתה נתקל בו באינטרנט. אחרים אופטימיים יותר, משווים זיופים עמוקים לאנימציה ואומרים שאולי יש לה עתיד בייצור תוכן.
זיופים עמוקים הופכים נפוצים יותר. כך הם יכולים לאיים על הפרטיות שלך באינטרנט וכיצד להימנע מלקלוט.
קרא הבא
- בִּטָחוֹן
- מרשתת
- זיהוי פנים
- פרטיות מקוונת
- אבטחה מקוונת
אנינה היא כותבת טכנולוגיה ואבטחת אינטרנט עצמאית ב- MakeUseOf. היא החלה לכתוב בתחום אבטחת הסייבר לפני 3 שנים בתקווה להפוך אותו לנגיש יותר לאדם הממוצע. נלהב ללמוד דברים חדשים וחנון אסטרונומיה ענק.
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים, סקירות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחצו כאן להרשמה
