„OpenEXPO Virtual Experience 2021“ turėjo išskirtinis rėmėjas, kaip ir Chema Alonso. Populiarus saugumo ekspertas taip pat surengtų konferenciją tokiomis įdomiomis temomis kaip kibernetinis saugumas ir kaip giluminiai klastotės bei dirbtinis intelektas gali tai paveikti.
Tobulėjant dirbtiniam intelektui, kibernetinis saugumas susiduria su naujais iššūkiais. Šiuo metu tapatybę galima palyginti lengvai suklastoti dirbtiniu intelektu, o tai sukelia giluminiai klastotės kad užtvindo socialinius tinklus ir internetą.
„DeepFake“ leidžia, pavyzdžiui, naudoti esamą vaizdo įrašą su tam tikru simboliu ir pakeisk savo veidą kitu, taip pat įterpti klonuotą balsą, tariantį žodžius, kurių jis niekada nebūtų sakęs. Kažkas, kas gali sukelti baisių apgaulių, ypač jei jie naudojami prieš politinius lyderius arba labai galintys paveikti gyventojus.
Šiandien jie tapo vienu iš moderniausių netikrų naujienų ir dezinformacijos kampanijų skleidimo būdų. Jie netgi gali reikšmingai paveikti kibernetinių atakų padaugėjimas, kaip Chema Alonso pabrėžė iš „OpenEXPO Virtual Experience“.
Ir tai yra nerimą keliantis blogis, nei atrodo. Iki 2019 m. Internete buvo apyvarta mažiau nei 15.000 2020 klastočių. XNUMX m beveik 50.000 XNUMX padirbtų vaizdo įrašų, 96% jų yra pornografinio pobūdžio. Jų skaičius nenustoja didėti ir kelia naujų kibernetinio saugumo iššūkių.
Chema Alonso nurodo šiuos giluminius klastotes dvi analizės formas:
- Teismo ekspertizė vaizdų.
- Perkėlimas biologiniai duomenys iš vaizdų.
Garsus ekspertas gilinosi į šią temą savo kalboje „OpenEXPO Virtual Experience 2021“ ir kartu su savo komanda sugebėjo sukurti „Chrome“ žiniatinklio naršyklės papildinys su kuriuo bet kuris vartotojas gali pasirinkti vaizdo įrašą ir atlikti bandymus, kad aptiktų šiuos „DeepFakes“.
Šis papildinys įgyvendina 4 moksliniai tyrimai kovai su šiomis apgaulėmis:
- „FaceForensics ++“: patikrinimai, pagrįsti modeliu, mokomu savo duomenų bazėje.
- „DeepFake“ vaizdo įrašų eksponavimas aptinkant veido deformavimo artefaktusDabartiniai dirbtinio intelekto algoritmai dažnai generuoja ribotos skiriamosios gebos vaizdus, ir šis įrankis tuos apribojimus nustato naudodamas CNN modelį.
- Gilių klastotių atskleidimas naudojant nenuoseklias galvos pozas- Atliekamas sukeitimas tarp originalaus ir susintetinto veido, kad sukeltų galvos pozos klaidas 3D formatu. Naudojant „HopeNet“ modelį, galima nustatyti šiuos neatitikimus.
- CNN sukurtus vaizdus stebėtinai lengva pastebėti ... kol kas: Galima patvirtinti, kad dabartiniai CNN sugeneruoti vaizdai turi sisteminių trūkumų.
„OpenEXPO“ traktatas yra labai įdomi tema ir ne mažiau reikalinga priemonė, nes šie klastotės yra dienos tvarka ...
Daugiau informacijos - Oficiali renginio svetainė