هل يمكن أن يخدع التزييف العميق التعرف على الوجه؟ دراسة جديدة تقول نعم!

Deepfakes ومقاطع الفيديو التي يتم إنشاؤها بواسطة AI موجودة لتبقى. ولكن على مدى السنوات القليلة الماضية ، نمت من حيث الجودة والكمية ، مما جعل الكثير من الناس قلقين بشأن الأمن القومي والخصوصية الشخصية.

ومع ذلك ، بغض النظر عن مدى صعوبة محاولة المستخدمين المجهولين عبر الإنترنت جعل الفيديو المزيف واقعيًا ، فلن يتمكنوا أبدًا من تجاوز برامج التعرف على الوجه المتقدمة. الى الآن.

خداع واجهات برمجة التطبيقات للتعرف على الوجوه

باحثون في جامعة سونغكيونكوان في سوون ، كوريا الجنوبية ، اختبرت جودة تقنية التزييف العميق الحالية. لقد اختبروا كلاً من واجهات برمجة تطبيقات Amazon و Microsoft باستخدام برنامج إنشاء فيديو عميق وشائع الاستخدام ومفتوح المصدر لمعرفة مدى أدائهم الجيد.

استخدم الباحثون وجوه مشاهير هوليود. من أجل إنشاء صور مزيفة صلبة ، يحتاج البرنامج إلى الكثير من الصور عالية الجودة من مختلف زوايا نفس الأشخاص ، والتي يسهل الحصول عليها من المشاهير بدلاً من العاديين اشخاص.

قرر الباحثون أيضًا استخدام Microsoft و Amazon's API كمعايير لدراستهم حيث تقدم كلتا الشركتين خدمات التعرف على وجوه المشاهير. استخدموا مجموعات بيانات متاحة للجمهور وأنشأوا ما يزيد قليلاً عن 8000 مزيف عميق. من كل فيديو مزيف عميق ، قاموا باستخراج صور وجوه متعددة وإرسالها إلى واجهات برمجة التطبيقات موضع تساؤل.

باستخدام Azure Cognitive Services من Microsoft ، تمكن الباحثون من خداع النظام بنسبة 78 في المائة من الوقت باستخدام التزييف العميق. كانت نتائج أمازون أفضل قليلاً ، حيث تم تحديد 68 بالمائة من الوجوه المقدمة على أنها حقيقية.

ماذا عن أجهزة كشف التزييف العميق؟

تعمل أجهزة كشف التزييف العميق بنفس الطريقة التي يعمل بها التزييف العميق. الكاشفات عبارة عن برنامج تم تدريبه باستخدام نماذج التعلم الآلي حول كيفية اكتشاف مقاطع فيديو التزييف العميق.

ولكن بدلاً من التركيز على إنشاء مقطع فيديو شديد الواقعية لخداع أجهزة الكشف ، يمكن أن تتضمن تقنية التزييف العميق الآن أمثلة معادية في كل إطار لإرباك نظام الذكاء الاصطناعي. في الواقع ، تتراوح معدلات نجاح هجمات التزييف العميق من هذا النوع من 78 إلى 99 بالمائة.

إنه يزداد سوءًا

Deepfakes هو تطبيق للتعلم الآلي. لإنشاء صورة مقنعة حتى عن بُعد ، تحتاج إلى مئات الصور لوجه الشخص نفسه من زوايا مختلفة وعرض مشاعر مختلفة.

بسبب الحاجة إلى كميات هائلة من البيانات ، قد يعتقد المرء أن الأشخاص الذين لديهم تواجد كبير على الإنترنت هم فقط المعرضون للخطر ، مثل المشاهير والسياسيين. لكن هذا لم يعد هو الحال.

وفقًا لـ Deeptrace ، زاد عدد عمليات التزييف العميق عبر الإنترنت بنسبة 330 بالمائة في أقل من عام - من أكتوبر 2019 إلى يونيو 2020. ناهيك عن أن البرامج والخوارزميات التي يستخدمها صانعو التزييف العميق أصبحت أقوى وأكثر توفرًا ويمكن الوصول إليها بسهولة.

من هو المعرض لخطر التزييف العميق؟

عندما أصبح التزييف العميق هو السائد لأول مرة ، كان الأساسي مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمن القومي. كان الناس يخشون أن لقطات الفيديو للسياسيين والموظفين الحكوميين الرسميين لا يمكن الوثوق بها بعد الآن.

ولكن في حين أنه من غير المسؤول تجاهل المخاطر الأمنية التي تمثلها تقنية التزييف العميق ، فقد وجدت العديد من الاستطلاعات أن صانعي التزييف العميق ليسوا مهتمين بإزعاج السياسة حتى الآن. يمكن تقسيم غالبية مقاطع فيديو التزييف العميق عبر الإنترنت إلى فئتين: مقاطع فيديو مضحكة لمقابلات مع المشاهير ، وأفلام ومواد إباحية.

بينما تم إجراء الدراسة الأخيرة باستخدام وجوه المشاهير للتأكد من أن تقنية التزييف العميق ذات جودة عالية لخداع واجهات برمجة التطبيقات ، فإن هذا لا يعني أنه لا يمكنك إنشاء صور مزيفة باستخدام بيانات أقل. بالتأكيد ، قد لا يكون لديهم فرصة لخداع أنظمة التعرف على الوجه المتقدمة ، لكن يمكن أن يكونوا مقنعين بما يكفي لخداع الآخرين.

في الوقت الحاضر ، يمكن عمل التزييف العميق لأي شخص له حضور اجتماعي بشكل مقنع. كل ما يحتاجونه هو صور قليلة لك وربما مقطع فيديو تظهر فيه. قد تكون جودة التزييف العميق الناتجة منخفضة ، لكنها لا تزال قابلة للتنفيذ ويمكن أن تكون ضارة.

المستقبل لا يزال مجهولا

هناك العديد من التوقعات المتناقضة بشأن حالة التزييف العميق ، حيث إنها لن تختفي قريبًا.

يتوقع البعض مستقبلًا إلكترونيًا مروعًا حيث لا يمكنك الوثوق في أي لقطات تصادفها عبر الإنترنت. البعض الآخر أكثر تفاؤلاً ، حيث قارنوا التزييف العميق بالرسوم المتحركة وقالوا إنه قد يكون له مستقبل في إنتاج المحتوى.

كيف تحمي نفسك من فيديوهات التزييف العميق

أصبح التزييف العميق أكثر انتشارًا. إليك كيف يمكنهم تهديد خصوصيتك على الإنترنت وكيفية تجنب التعرض لها.

اقرأ التالي

نبذة عن الكاتب