Американские исследователи из Корнелльского университета представили технологию обнаружения фейкового или созданного искусственным интеллектом видеоконтента посредством интеграции кодированных сигналов в источники света.
Технология, известная как шумокодированное освещение, скрывает информацию в колебаниях света, на первый взгляд, кажущихся случайными. Каждый встроенный водяной знак представляет собой низкокачественную версию исходного варианта с пометкой времени при слегка измененном освещении. В случае несанкционированного вмешательства измененные области больше не соответствуют закодированным версиям.
Система может работать как в виде программного обеспечения на компьютере, так и путем крепления небольшого чипа к источнику света. Обнаружить интегрированные данные без ключа декодирования крайне сложно, поскольку они все выглядят как шум.
Исследователи из Корнелльского университета использовали информационную асимметрию, гарантирующую, что те, кто будут пытаться создать дипфейки, не получат доступа к уникальным встроенным данным, необходимым для создания реалистичных подделок. Ученые проверили собственный метод с использованием ряда манипуляций, включая дипфейки, композитинг и изменение скорости воспроизведения.
Они оценили инновационный алгоритм в условиях переменного освещения, при различных уровнях сжатия видео, движения камеры, а также внутри помещений и снаружи. Во всех сценариях метод кодированного света сохранял свою эффективность, даже когда изменения происходили на уровнях, слишком тонких для человеческого восприятия. Даже если бы фальсификатор узнал метод декодирования, ему пришлось бы воспроизвести несколько версий отснятого материала с сопоставлением кодов. Каждый из них должен быть совмещен со скрытыми световыми узорами, которые значительно усложняют создание подделок.
Шумокодированная подсветка может быть интегрирована в комплексы безопасности для защиты конфиденциальных видеопотоков. Эта форма встроенной аутентификации может также помочь снизить риск кражи личных данных, защищая личные или официальные видеозаписи от скрытого вмешательства.
Источник: Cornell University; Techradar