Интеллектуальная система выявления фейков на фотографии

В данной статье вводится понятие фейковых фотографий и рассматривается роль интеллектуальных систем в выявлении фейков на фотографиях. Описываются основные методы и подходы с использованием машинного обучения и нейронных сетей. Приведены примеры используемых интеллектуальных систем для выявления фейковых фотографий. Также в статье учтены преимущества и вызовы применения данных систем.

Ключевые слова : интеллектуальная система, искусственный интеллект, фейки, фотографии, машинное обучение, нейронные сети, аномалии, изображения, анализ, методы.

The concept of fake photographs is introduced in this article, and the role of intelligent systems in detecting fakes in photographs is discussed. The main methods and approaches using machine learning and neural networks are described. Examples of intelligent systems used to detect fake photographs are provided. The advantages and challenges of implementing these systems are also considered in the article.

Keywords : intelligent system, artificial intelligence, fakes, photographs, machine learning, neural networks, anomalies, images, analysis, methods.

В современном мире цифровой фальсификации стало крайне сложно доверять информации, особенно когда речь идет о фотографиях.

Фейковые фотографии — это изображения, которые были цифрово изменены или созданы с использованием различных программ и инструментов, чтобы создать иллюзию или изменить реальность. Они могут быть использованы для создания поддельных событий, искажения фактов или обмана людей. Фейковые фотографии могут включать в себя изменение фонов, добавление или удаление объектов, изменение цветовой схемы или текстуры, а также создание несуществующих элементов или ситуаций. Они могут быть использованы для различных целей, включая манипуляцию в новостных материалах, социальных медиа, политической пропаганды или просто для развлечения и шуток. В связи с этим возникает необходимость в разработке и использовании интеллектуальных систем, способной выявлять фейковые фотографии и обеспечивать проверяемость изображений [1].

Использование интеллектуальных систем для выявления фейков на фотографиях имеет большую актуальность в настоящее время. С развитием технологий обработки изображений и графического дизайна стало все легче создавать убедительные фальшивые фотографии, что может привести к серьезным последствиям, таким как манипуляция информацией, фотошопные мошенничества и распространение неправдивых событий.

Интеллектуальные системы выявления фейков на фотографиях являются активной областью исследований в сфере компьютерного зрения и машинного обучения. Они разрабатываются с целью обнаружения и распознавания фотографий, которые были изменены или подделаны с помощью различных методов манипуляции, таких как изменение контента, добавление или удаление объектов, изменение цвета и текстуры и т. д.

Эти системы могут использовать наборы данных с подлинными и фальшивыми фотографиями для обучения моделей и создания алгоритмов, которые могут автоматически классифицировать изображения на настоящие и фейковые. Такие системы могут быть полезными для журналистов, правоохранительных органов, социальных медиа платформ и других организаций, чтобы бороться с распространением фейковых фотографий и поддерживать достоверность информации.

Машинное обучение и нейронные сети широко используются для обнаружения фальсификаций на фотографиях [2]. Вот некоторые методы и подходы, которые применяются:

1. Детекция аномалий: Модели машинного обучения могут быть обучены на большом наборе подлинных фотографий, чтобы определить нормальные шаблоны и далее обнаруживать аномалии или несоответствия в новых изображениях, которые могут указывать на фальсификацию [3].
2. Анализ пикселей: Методы анализа пикселей используются для обнаружения артефактов, несоответствий или неестественных изменений в изображении, которые могут быть связаны с фотошопом или другими методами фальсификации [4].
3. Использование глубоких нейронных сетей: Глубокие нейронные сети, такие как сверточные нейронные сети (CNN), могут быть обучены на больших наборах данных, включающих подлинные и фальшивые изображения, чтобы распознавать особенности и паттерны, характерные для фальсификаций [5].
4. Анализ метаданных: Метаданные, такие как информация о камере, дате и времени съемки, могут быть использованы для выявления потенциальных фальсификаций. Например, если метаданные указывают на то, что фотография была изменена после съемки, это может быть признаком фальсификации.
5. Использование моделей генеративных противоборствующих сетей (GAN): GAN-модели могут быть использованы для создания фальшивых изображений, а затем другая модель может быть обучена на различать подлинные и фальшивые изображения [6, 7].

1. Фотофорензика: Это система, основанная на алгоритмах машинного обучения, которая анализирует изображения на предмет признаков фальсификации, таких как артефакты сжатия, несоответствия освещения и перекраска. Она может обнаружить фотографии, измененные с помощью инструментов ретуширования или монтажа [8].
2. Deepfake Detection: Это система, использующая глубокое обучение для выявления deepfake-видео и фотографий. Она анализирует структуру лица, движение губ и другие детали, чтобы определить, является ли изображение подлинным или подверглось манипуляции [9].
3. Image Error Level Analysis (ELA): ELA использует сжатие JPEG для выявления областей изображения, в которых произошли изменения. Он анализирует разницу в уровне компрессии между различными частями изображения и может помочь выявить потенциальные фейки.
4. Фотоанализаторы социальных сетей: Некоторые социальные сети используют интеллектуальные системы для обнаружения фальшивых профилей и фотографий. Они анализируют множество факторов, включая метаданные, обнаружение дубликатов и аномалии в содержимом, чтобы идентифицировать потенциальные фейки.
5. Фотоанализаторы новостных изданий: Некоторые новостные организации используют интеллектуальные системы для проверки подлинности фотографий, используемых в новостных статьях. Это может включать анализ метаданных, сравнение с базами данных изображений или даже использование алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения признаков фальсификации.

Стоит отметить, что разработка и обучение таких систем требует постоянного совершенствования, так как технологии создания фейков постоянно развиваются, количество таких изображений постоянно увеличивается. Это требует от нейросетей более сложных алгоритмов обнаружения, способных обрабатывать большие объемы данных.

Фейк-фотографии могут быть созданы с использованием различных методов и техник. Это включает в себя фотомонтаж, генерацию синтезированных фотографий и даже использование глубокого обучения для создания фотореалистичных изображений. Нейросети должны быть гибкими и адаптироваться под различные виды фейков. Некоторые злоумышленники могут специально создавать фейки, которые противостоят обнаружению нейросетями. Это называется адверсариальными нападениями. Злоумышленники могут использовать небольшие изменения в фейк-изображениях, чтобы обойти систему обнаружения. Для более эффективного обнаружения фейков нейросети должны быть устойчивыми к таким нападениям.

Также важно учитывать этические и правовые аспекты использования таких систем, чтобы не нарушать приватность и права людей:

1. Авторские права: Использование фейковых фотографий может нарушать авторские права владельцев оригинальных изображений. При использовании интеллектуальных систем для выявления фейков необходимо учитывать права авторов и соблюдать законодательство об авторском праве.
2. Личные данные: Фейковые фотографии могут содержать личные данные или изображения людей без их согласия. При использовании интеллектуальных систем для выявления фейков необходимо соблюдать правила защиты личных данных и учитывать приватность и согласие субъектов изображений.
3. Распространение дезинформации: Использование фейковых фотографий может способствовать распространению дезинформации и нанести ущерб репутации и доверию к информации. При использовании интеллектуальных систем для выявления фейков необходимо быть осмотрительным и ответственным в распространении результатов.
4. Законодательство о мошенничестве: Создание и распространение фейковых фотографий может нарушать законодательство о мошенничестве и обмане. Использование интеллектуальных систем для выявления фейков должно быть согласовано с применимым законодательством.

Литература:

1. Lyu, S., & Farid, H. (2005). How realistic is photorealistic? IEEE Transactions on Signal Processing, 53(2), 845–850.
2. Rahmouni, A., & Qureshi, F. Z. (2017). Distinguishing Computer Generated Images from Natural Images Using Convolutional Neural Networks. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP).
3. Goldstein, Markus, и Arindam Banerjee. «Detecting anomalies in large datasets». Proceedings of the 2005 SIAM International Conference on Data Mining. 2005.
4. Fridrich, J., Kodovsky, J., & Chen, M. (2012). Detecting digital image forgeries using sensor pattern noise. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 7(3), 980–994.
5. Girshick, R. Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation / R. Girshick, J. Darrell, T. Malik //IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. — 2015 — № 38
6. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, et al., “Generative adversarial nets,” in Advances in neural information processing systems, 2672–2680 (2014).
7. Marra, F., Gragnaniello, D., & Verdoliva, L. (2018). Detection of GAN-generated fake images over social networks. In Proceedings of the IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (WIFS) (pp. 1–6).
8. Farid, H. (2009). Image forgery detection. IEEE Signal Processing Magazine, 26(2), 16–25.
9. «Deepfake Detection: A Survey» — A. Rössler, D. Cozzolino, L. Verdoliva, C. Riess, J. Thies, M. Nießner. (2020)