CC BY
6
УДК 004.85
БОРЬБА С ЦИФРОВЫМ ОБМАНОМ: КАК МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ЗАЩИЩАЕТ НАС ОТ ФЕЙКОВЫХ ЛИЦ
© 2023 В. В. Гнездилов1, В. В. Гордиенко2, А. Л. Лисицин3
1 бакалавр третьего года обучения по направлению подготовки «Информационная безопасность» e-mail: vladgnez0 @ gmail. com 2 кандидат технических наук, доцент кафедры информационной безопасности 3 старший преподаватель кафедры информационной безопасности
e-mail: vip. lisicin @ mail. ru
Курский государственный университет
Статья посвящена исследованию возможностей применения методов машинного обучения для эффективного обнаружения фейковых личностей на изображениях. В работе рассматриваются основные характеристики, присущие процессу распознавания поддельных личностей. Кроме того, описывается применение методов машинного обучения при обнаружении поддельных личностей и обсуждается моральная позиция в отношении анализа данных.
Ключевые слова: поддельная личность, машинное обучение, CNN-сети, GAN-сети, мораль.
FIGHTING DIGITAL DECEPTION: HOW MACHINE LEARNING PROTECTS US FROM FAKE ENTITIES
© 2023 V. V. Gnezdilov1, V. V. Gordienko2, A. L. Lisitsyn3
1 3st year master student in information security e-mail: vladgnez0 @ gmail. com 2 Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Security 3 Senior Lecturer, Department of Information Security e-mail: vip. lisicin @ mail. ru
Kursk State University
The article is devoted to exploring the possibilities of using machine learning methods to effectively detect fake identities in images. The paper discusses the main characteristics inherent in the process of recognizing fake identities. In addition, the application of machine learning techniques in detecting fake identities is described and the moral stance regarding data analysis is discussed.
Keywords: fake identity, machine learning, CNN networks, GAN networks, morality.
В современном мире, где информация играет ключевую роль, поддельные изображения стали реальной угрозой. Использование искусственного интеллекта для создания фейковых лиц, известных как «глубокие подделки», вызывает серьезные опасения по поводу цифровой безопасности. Сегодня большое количество контента,
который просматривается в Интернете, бывает искаженным или поддельным, что заставляет ставить под сомнение все, что есть в глобальной сети.
В этой статье рассматривается применение машинного обучения для определения подделок. С применением таких методов, как глубокое обучение и нейронные сети, разрабатываются модели, которые способны анализировать пиксели на изображении и определять реальность лица. Этот процесс не прост, однако благодаря быстрому развитию технологий он становится все более воплощаемым в жизнь.
Под поддельными личностями понимаются искусственно созданные изображения лиц, которые не соответствуют реальным людям. Эти лица часто используются для введения в заблуждение или манипуляции в Интернете, что создает непосредственную угрозу онлайн-безопасности. Попытки идентификации поддельных лиц традиционными методами оказываются неэффективными - с развитием технологий по созданию подобных изображений они становятся все более реалистичными и убедительными, что усложняет задачу. В этом контексте машинное обучение появляется как потенциальное решение, способное автоматизировать и ускорить процесс распознавания имитации изображений за счет использования сложных алгоритмов и больших объемов данных [1].
Одним из наиболее эффективных методов является использование нейронных сетей, которые способны распознавать образы и анализировать визуальные данные. В частности, свёрточные нейронные сети (CNN) позволяют разбивать изображение на большое количество фрагментов и анализировать каждый из них на наличие определенных характеристик, что помогает выявить неестественные или аномальные детали, указывающие на поддельность фотографии. Для обучения нейронных сетей используются большие наборы размеченных данных, состоящие из оригинальных и поддельных изображений. На основе этих данных нейронная сеть обучается выявлять характеристики, которые отличают настоящие изображения от фейковых [2].
Свёрточные нейронные сети (CNN) играют ключевую роль в области обнаружения фальшивых изображений, их способность анализировать изображения на разных уровнях детализации делает машинное обучение неотъемлемой частью этого процесса.
CNN начинают анализ с входного слоя, где каждый пиксель изображения рассматривается как входной признак. Затем последовательность свёрточных слоев применяет фильтры, называемые ядрами, для выделения локальных характеристик, таких как края, текстуры и особенности яркости. Это помогает сети выявлять мелкие детали и аномалии в изображениях.
Следующий шаг - объединение признаков на более высоких уровнях. Благодаря глубоким слоям сети она может выделять более высокоуровневые особенности, такие как формы объектов и общие структуры на изображении. Этот процесс позволяет нейронной сети выявлять сложные закономерности и связи между различными частями изображения.
Затем полученные данные передаются через полносвязные слои, где происходит классификация изображений как настоящих или фейковых. В этот момент сеть анализирует высокоуровневые особенности и делает решение на основе этой информации. Выходной слой сети выводит вероятность того, что данное изображение является поддельным.
Эта вероятность предоставляет информацию о том, насколько надежной является классификация изображения. Чем ближе вероятность к 1, тем более сильными признаками располагает сеть для определения подделки. Исследователи и пользователи
могут использовать эту вероятность для определения степени уверенности в подлинности изображения. Более подробно структура сети предоставлена на рисунке 1.
субдискрвтизирующий слой
Рис. 1. Структура свёрточной нейронной сети
CNN-сети представляют собой мощный инструмент для анализа и классификации изображений, что делает их важным инструментом в борьбе с поддельными изображениями. Они способны выделять даже самые тонкие аномалии и артефакты, что помогает защитить нашу способность различать настоящие и поддельные изображения.
Еще одной эффективной технологией, которая используется для обнаружения поддельных личностей, являются генеративно-состязательные сети (GAN). Эти сети состоят из генератора и дискриминатора. Генератор создает новые изображения, а дискриминатор пытается определить, является ли изображение настоящим или сгенерированным. Таким образом, GAN могут быть обучены распознавать поддельные изображения, используя большие наборы данных. Однако, несмотря на развитие технологий и методов обнаружения искаженных изображений, создатели поддельных фотографий постоянно совершенствуют свои техники. Они могут использовать сложные алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы создать очень реалистичные подделки, которые сложно обнаружить с помощью обычных методов [4].
Поэтому постоянно проводятся исследования и разработки новых методов для обнаружения поддельных изображений. Например, некоторые исследователи изучают характеристики света и тени на фотографиях, чтобы выявлять несоответствия и аномалии. Другие исследования сосредоточены на анализе текстуры и пикселей изображений, чтобы обнаруживать нереалистичные или искаженные участки.
Разработка полностью надежных методов обнаружения фейковых изображений является важной задачей для нашего современного информационного общества. Это позволит увеличить доверие к информации, которую мы получаем визуальным путем, и предотвратить возможные негативные последствия подделок нашей визуальной реальности.
Однако, несмотря на все преимущества машинного обучения и новейших технологий, существуют определенные сложности и ограничения. Некоторые высококачественные поддельные изображения могут обмануть даже самые продвинутые системы обнаружения. Кроме того, для эффективного обучения необходим большой объем данных, и возможно, потребуются специалисты в данной области для настройки и поддержки системы. Одной из основных сложностей в обнаружении поддельных изображений является то, что генеративные модели также продолжают развиваться и совершенствоваться. Это означает, что дискриминатору постоянно приходится адаптироваться и настраиваться на новые методы создания поддельных изображений.
Системы обнаружения поддельных изображений требуют тщательной калибровки и настройки, а также регулярного обновления для того, чтобы оставаться
результативными в борьбе с новыми методами создания фейков. Для этого могут потребоваться специалисты в области искусственного интеллекта, комбинирующие знания о моделях GAN, индустриальные тренды и последние технологии [3].
В целом борьба с фейковыми изображениями является постоянным вызовом, который требует сочетания различных подходов, знаний и ресурсов.
Машинное обучение дает возможность анализировать большие массивы данных и выявлять скрытые в них закономерности. В контексте определения поддельных личностей на фотографиях оно используется для анализа признаков лица и определения их подлинности. Важно отметить, что эффективность алгоритма сильно зависит от качества обучающего датасета. Чем больше разнообразных примеров он включает, тем точнее будут результаты. Кроме того, для улучшения эффективности алгоритмов машинного обучения возможно использование методов аугментации данных. Это позволяет создавать больше вариаций изображений, добавляя повороты, масштабирование, изменение яркости и другие трансформации.
Первым признаком, в котором можно выявить скрытые закономерности, является форма лица. Каждый человек имеет уникальные черты и пропорции лица, которые могут быть использованы для идентификации. Проходят анализ глаза, нос, рот и другие анатомические особенности, чтобы установить сходство с уже известными лицами.
Вторым важным признаком является текстура лица. Проходят анализ текстурные детали, такие как морщины, родинки, рубцы и прочие особенности, которые могут быть уникальны для каждого человека. Эти детали помогают более точно идентифицировать лицо и отличать его от других.
Третьим признаком, на который можно опереться, является расположение ключевых точек лица. Нейронная сеть анализирует расстояние между глазами, носом, ушами и другими анатомическими элементами лица, чтобы определить уникальную конфигурацию. Это помогает устанавливать связь между разными изображениями одного и того же человека [5]. Все вышеперечисленные признаки представлены на рисунке 2.
Рис. 2. Анализ признаков лица
Наконец, нейросеть также учитывает контекст и окружение, в котором находится лицо. Она анализирует фон, освещение, позу и другие аспекты, чтобы учесть возможные изменения внешнего вида и обеспечить более точное распознавание.
Несмотря на свою эффективность, машинное обучение сталкивается с рядом проблем. Первое - это возможность обхода системы фейком. Искусственный интеллект все еще уязвим перед более умелыми и тонкими техниками манипуляции изображениями.
Второе - возникающие этические вопросы. Ведь использование машинного обучения в этом контексте также включает анализ и обработку личных данных пользователей, что напрямую затрагивает их права на приватность.
Важно осознавать риски и этические аспекты использования машинного обучения и работать над их устранением. Необходимо разрабатывать алгоритмы, которые могут распознавать и бороться с подделками, а также устанавливать строгие правила использования данных пользователей, чтобы защитить их права и приватность.
Технологии обнаружения ненастоящих личностей на фотографиях открывают новые горизонты для развития кибербезопасности и борьбы с мошенничеством. Методы машинного обучения, такие как глубокое обучение и нейронные сети, используются для анализа и распознавания паттернов на изображениях, что позволяет выявить искусственно созданные лица.
Более того, развитие этих технологий может значительно улучшить процесс проверки личности в онлайн-сервисах, повышая уровень безопасности и защиты данных пользователей.
Однако стоит отметить и возможные риски. В частности, существует опасность злоупотребления технологиями машинного обучения и применения их с целью нарушения приватности и неприкосновенности частной жизни. Поэтому важность вопросов регулирования и этического использования данных технологий не следует недооценивать.
При использовании моделей машинного обучения необходимо придерживаться принципов этики данных. Данные должны быть собраны и использованы с согласия пользователей, а их конфиденциальность должна быть надлежащим образом защищена. Кроме того, должны быть установлены механизмы ответственного использования и контроля алгоритмов, чтобы предотвратить искажение результатов или возникновение предвзятости.
Этический подход в использовании машинного обучения для выявления поддельных личностей чрезвычайно важен. Только в сочетании с правильными нормами и политиками использования данных мы сможем достичь долгосрочной пользы от таких технологий и минимизировать их негативное воздействие на индивидуальные права и приватность.
Таким образом, разработка алгоритмов и методов для выявления подделок в изображениях остается актуальной и важной задачей в области компьютерного зрения и машинного обучения. Это позволит более эффективно бороться с распространением фейковых изображений и оберегать общественную безопасность и надежность информации.
Вмешательство в сферу безопасности и правопорядка также вызывает дебаты. Необходимо разработать соответствующие законы и нормативы, которые учтут и защитят права и интересы граждан, одновременно обеспечивая возможность использования систем распознавания фальшивок в законных целях, таких как расследование преступлений или поиск пропавших людей.
Библиографический список
1. Борзунова, И. В. Машинное обучение как инструмент защиты от цифрового обмана / И. В. Борзунова // Вестник Московского университета. Серия 15: Вычислительная математика и кибернетика. - 2018. - №. 4. - С. 485-499.
2. Григорьева, Е. Л. Методы машинного обучения в борьбе с фейковыми лицами / Е. Л. Григорьева // Вестник Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. - 2021. - Том 21. - №2. - С. 144-153.
3. Жуковская, Е. С. Защита от фейковых лиц при помощи машинного обучения: технические и правовые аспекты / Е. С. Жуковская // Модернизация и инновационное развитие экономики. - 2020. - Том 16. - № 6. - С. 1120-1132.
4. Загородняя, С. В. Применение методов машинного обучения в борьбе с цифровым обманом / С. В. Загородняя // Проблемы информатизации и управления. -2019. - № 1. - С. 26-32.
5. Коваленко, Е. Б. Модели машинного обучения для распознавания фейковых лиц / Е. Б. Коваленко // Труды Института системного программирования РАН. - 2019. - Том 27. - № 2. - С. 295-307.
