OpenEXPO वर्चुअल एक्सपीरियंस 2021 था एक असाधारण प्रायोजक, जैसा कि चेमा अलोंसो है। लोकप्रिय सुरक्षा विशेषज्ञ साइबर सुरक्षा जैसे दिलचस्प विषयों पर एक सम्मेलन भी देंगे और डीपफेक और एआई इसे कैसे प्रभावित कर सकते हैं।
और, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति के साथ, साइबर सुरक्षा को नई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। वर्तमान में, एआई के साथ एक पहचान को अपेक्षाकृत आसानी से धोखा दिया जा सकता है, जिससे की घटना को जन्म मिलता है डीपफेक कि बाढ़ सामाजिक नेटवर्क और इंटरनेट।
एक डीपफेक, उदाहरण के लिए, किसी मौजूदा वीडियो का उपयोग करने के लिए कुछ चरित्र और character दूसरे के लिए अपना चेहरा बदलें, साथ ही एक क्लोन आवाज सम्मिलित करना जो ऐसे शब्दों का उच्चारण कर रहा है जो उसने कभी नहीं बोले होंगे। कुछ ऐसा जो भयानक धोखा दे सकता है, खासकर यदि उनका उपयोग राजनीतिक नेताओं के खिलाफ या आबादी को प्रभावित करने की महान क्षमता के साथ किया जाता है।
आज वे नकली समाचार और दुष्प्रचार अभियान फैलाने के लिए सबसे परिष्कृत तकनीकों में से एक बन गए हैं। वे महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित भी कर सकते हैं साइबर हमले में वृद्धि, जैसा कि चेमा अलोंसो ने OpenEXPO वर्चुअल एक्सपीरियंस से बताया।
और यह जितना लगता है उससे कहीं अधिक चिंताजनक बुराई है। 2019 तक इंटरनेट पर 15.000 से कम डीपफेक सर्कुलेट हो रहे थे। 2020 में था लगभग 50.000 नकली वीडियो, उनमें से 96% अश्लील प्रकृति के हैं। और यह संख्या बढ़ना बंद नहीं करती, साइबर सुरक्षा के लिए नई चुनौतियाँ पैदा करती है।
इन डीपफेक का पता लगाने के लिए, चेमा अलोंसो इंगित करता है विश्लेषण के दो रूप:
- फोरेंसिक विश्लेषण छवियों का।
- को हटाना जैविक डेटा छवियों से।
प्रसिद्ध विशेषज्ञ ने OpenEXPO वर्चुअल एक्सपीरियंस 2021 के लिए अपनी बातचीत में इस विषय पर ध्यान दिया है, और अपनी टीम के साथ, वह एक विकसित करने में सक्षम है। क्रोम वेब ब्राउज़र के लिए प्लग-इन जिसके साथ कोई भी उपयोगकर्ता एक वीडियो का चयन कर सकता है और इन डीपफेक का पता लगाने के लिए परीक्षण चला सकता है।
यह प्लगइन लागू करता है 4 जांच científicas इन धोखे से लड़ने के लिए:
- फेस फोरेंसिक ++: अपने स्वयं के डेटाबेस पर प्रशिक्षित मॉडल के आधार पर जाँच करता है।
- फेस वारिंग कलाकृतियों का पता लगाकर डीपफेक वीडियो को उजागर करनावर्तमान AI एल्गोरिदम अक्सर सीमित रिज़ॉल्यूशन की छवियां उत्पन्न करते हैं, और यह उपकरण CNN मॉडल के साथ उन सीमाओं का पता लगाता है।
- असंगत हेड पोज़ का उपयोग करके डीप फेक को उजागर करना- मूल और संश्लेषित चेहरे के बीच एक अदला-बदली की जाती है, जिससे सिर की मुद्रा में 3डी में त्रुटियां होती हैं। होपनेट मॉडल के साथ, इन विसंगतियों का पता लगाया जा सकता है।
- सीएनएन-जनरेटेड छवियां आश्चर्यजनक रूप से स्पॉट करने में आसान हैं… अभी के लिए: यह पुष्टि की जा सकती है कि सीएनएन द्वारा उत्पन्न वर्तमान छवियां व्यवस्थित दोष साझा करती हैं।
OpenEXPO ग्रंथ एक बहुत ही रोचक विषय है और एक समान रूप से आवश्यक उपकरण, चूंकि ये डीपफेक दिन का क्रम हैं ...
अधिक जानकारी - आयोजन की आधिकारिक वेबसाइट