Еще о борьбе с дипфейками

Благодаря широкому применению технологий глубокого обучения, таких как свёрточные нейронные сети (CNN) и генеративно-состязательные сети (GAN), методы подделки лиц быстро развиваются, предлагая инновационные приложения в различных областях, одновременно создавая серьёзные проблемы безопасности. Для решения этой проблемы исследователи разработали различные детекторы дипфейков. Однако эти детекторы продемонстрировали значительные уязвимости при столкновении с соперничающими атаками. Целью данного исследования является систематическая оценка производительности детекторов дипфейков в условиях состязательных атак и проверка эффективности различных методов защиты. В ходе масштабных экспериментов мы проанализировали производительность различных типов детекторов в условиях различных состязательных атак и оценили эффективность существующих стратегий защиты. Результаты показывают, что, хотя некоторые методы защиты хорошо работают в определённых сценариях, общая надёжность детекторов всё ещё нуждается в улучшении. Это исследование не только углубляет наше понимание устойчивости к состязательным атакам при обнаружении дипфейков, но и предоставляет важные экспериментальные данные и теоретические рекомендации для разработки более эффективных стратегий защиты. - Adversarial Attacks and Defense for Deepfake Detection: A Comparative Research of Classical Classification Models

Не очень удачно, судя по экспериментам ...

См. также другие публикации по теме deepfake