Науковці з Корнельського університету, що в Ітаці, штат Нью-Йорк, запропонували новий спосіб викриття відеопідробок. Вони розробили методику, яка вбудовує приховані сигнали у світлові джерела, завдяки чому навіть найскладніші діпфейки можна розпізнати.
Науковці з Корнельського університету, що в Ітаці, штат Нью-Йорк, запропонували новий спосіб викриття відеопідробок. Вони розробили методику, яка вбудовує приховані сигнали у світлові джерела, завдяки чому навіть найскладніші діпфейки можна розпізнати.
Як повідомляє TechRadar, метод отримав назву noise-coded illumination. Він працює за принципом водяного знаку, проте замість графічних міток використовується контрольований «шум» у світлі. У цих коливаннях приховано низькороздільну, але точну копію сцени з часовими позначками. Якщо відео змінюють, закодоване світло розкриває невідповідності. Як от при діпфейках, монтажі або навіть зміні швидкості відтворення.
Технологію можна реалізувати як через програмне забезпечення для дисплеїв, так і завдяки невеликому чипу в лампах. При цьому сторонні особи не здатні відтворити сигнали без спеціального ключа. Учені підкреслюють, що навіть якщо фальсифікатор дізнається алгоритм, йому доведеться синхронізувати кілька паралельних версій відео з прихованим світловим кодом, що майже неможливо.
Систему тестували в різних умовах: при низькій освітленості, стисненні файлів, русі камери, а також у приміщенні та надворі. У всіх випадках технологія залишалася дієвою, навіть коли зміни були надто тонкими для людського ока.
За словами розробників, підхід може стати частиною комплексних систем кібербезпеки, наприклад, для захисту камер відеоспостереження, офіційних записів чи особистих відео, що можуть стати об’єктом шахрайських маніпуляцій. На відміну від традиційних чек-сум, які лише фіксують зміну файлу, світлові коди дають змогу розрізнити безпечне стиснення від навмисної підробки.
Питання виявлення діпфейків загострюється останніми роками через доступність потужних інструментів редагування. Схожі технології водяних знаків розробляють Google та OpenAI для генеративних зображень, але вони здебільшого вимагають контролю над джерелом файлу. Cornell пропонує рішення, яке може працювати безпосередньо в камері чи джерелі світла, роблячи підробки набагато складнішими.
Нещодавно ми також писали про те, як у Польщі виявили 22 Telegram-канали, які поширюють фейки та пропаганду проти України. Усі вони працюють на польську аудиторією з метою перешкодити підтримці України, поляризувати громадську думку та створити розкол між польським та українським суспільствами.
