Дипфейки и другие поддельные видео – как защитить себя?
Дипфейки: новые технологии обмана
Слово дипфейк (Deepfake) является составным и происходит от deep learning (глубинное обучение) и fake (фейк, подделка). Глубинное обучение – это сложный метод на базе искусственного интеллекта, который использует многоуровневые алгоритмы машинного обучения для извлечения все более сложных характеристик из необработанных входных данных. При этом ИИ способен обучаться на неструктурированных данных – таких как изображения лиц. Например, ИИ может собрать данные о движениях вашего тела.
Затем эти данные могут быть обработаны для создания дипфейк-видео при помощи так называемой генеративно-состязательной сети (Generative Adversarial Network, или GAN). Это еще одна специализированная система машинного обучения. В ней задействовано две нейросети, которые состязаются друг с другом, изучая характеристики учебных наборов данных (например, фотографий лиц) и создавая новые данные на базе этих характеристик (то есть новые «фотографии»).
Поскольку такая сеть постоянно сверяет создаваемые образцы с исходным учебным набором, поддельные изображения выглядят все более и более правдоподобно. Именно поэтому угроза, которую представляют дипфейки, постоянно растет. Кроме того, сети GAN могут создавать и другие поддельные данные помимо фотографий и видео. Например, дипфейк-технологии могут использоваться для имитации голоса.
Примеры дипфейков
Качественные дипфейки с участием знаменитостей найти несложно. Один из примеров – фейковое видео, выложенное актером Джорданом Пилом. Он записал небольшую речь голосом Барака Обамы, которая затем была совмещена с видеосъемкой реального выступления этого политика. Затем Пил продемонстрировал, как выглядят обе составляющие этого видео, и призвал своих зрителей критически относиться ко всему, что они видят.
Видео с руководителем Facebook Марком Цукербергом, в котором тот якобы говорит о том, как Facebook «управляет будущим» с помощью украденных данных пользователей, появилось в Instagram. На оригинальном видео запечатлена его речь в связи со скандалом о «русском следе» в выборах президента США – для создания фейка оказалось достаточно фрагмента длиной всего в 21 секунду. Однако голос Цукерберга был сымитирован не так хорошо, как в пародии Джордана Пила на Обаму, и фальшивку было легко распознать.
Впрочем, даже менее качественные подделки могут вызвать живой отклик. Видео с «пьяной» Нэнси Пелоси, спикером Палаты представителей США, набрало миллионы просмотров на YouTube – а это был всего лишь фейк, сделанный с помощью замедления реального видео, чтобы создать видимость невнятной речи. Кроме того, немало известных женщин внезапно обнаружили себя в роли порнозвезд – их лица были вмонтированы в порнографические ролики и изображения.
Мошенничество и шантаж с использованием дипфейков
Дипфейк-видео неоднократно использовались в политических целях, а также как способ мести. Однако сейчас к этим технологиям все чаще стали прибегать для шантажа и проворачивания крупных афер.
У генерального директора британской энергетической компании мошенники смогли выманить 220 000 евро с помощью дипфейковой имитации голоса руководителя головной компании, якобы запросившего срочно перевести указанную сумму. Подмена была настолько натуралистичной, что обманутый директор не стал перепроверять информацию, хотя средства переводились не в головной офис, а на сторонний счет. Только когда «босс» запросил еще один трансфер, его собеседник заподозрил неладное, но переведенные деньги уже бесследно исчезли.
Во Франции недавно прогремела афера, в которой, правда, технология дипфейков не использовалась, – мошенник по имени Жильбер Шикли выдавал себя за министра иностранных дел Франции Жана-Ива Ле Дриана, с большой точностью воссоздав не только его внешность, но и обстановку рабочего кабинета. Аферист от имени министра обращался к состоятельным частным лицам и руководителям компаний с просьбой выделить средства на выкуп французских граждан, оказавшихся в заложниках террористов в Сирии. Таким образом ему удалось выманить несколько миллионов евро. Сейчас это дело рассматривается в суде.
Авторы дипфейков могут шантажировать руководителей крупных компаний, угрожая опубликовать фейковое видео, способное подорвать их репутацию, если те не заплатят отступные. Также мошенники могут, например, проникнуть в вашу сеть, сымитировав звонок от IT-директора и обманом заставив сотрудников предоставить пароли и привилегии доступа, после чего ваши конфиденциальные данные окажутся в полном распоряжении хакеров.
Фейковые порноролики уже использовались с целью шантажа женщин-репортеров и журналисток, как, например, произошло в Индии с Раной Айюб, которая занималась разоблачением злоупотреблений властью. Технологии производства дипфейков дешевеют, так что можно прогнозировать рост их использования в целях шантажа и мошенничества.
h2>Как защититься от дипфейков?
Проблему дипфейков уже пытаются начать решать на законодательном уровне. Так, в штате Калифорния в прошлом году было принято два закона, ограничивающих использование дипфейков: законопроект AB-602 запретил использование технологий синтеза изображений человека для изготовления порнографического контента без согласия изображаемых, а AB-730 – подделку изображений кандидатов на государственные посты в течение 60 дней перед выборами.
Но окажутся ли эти меры достаточными? К счастью, компании в сфере безопасности постоянно разрабатывают все более совершенные алгоритмы распознавания. Они анализируют видеоизображения и замечают незначительные искажения, возникающие в процессе создания фальшивки. Например, современные генераторы дипфейков моделируют двумерное лицо, а затем искажают его для встраивания в трехмерную перспективу видеоролика. По тому, куда направлен нос, легко распознать подделку.
Пока что технологии создания дипфейков еще недостаточно совершенны, и признаки подделки зачастую видны невооруженным глазом. Обращайте внимание на следующие характерные признаки:
Однако по мере совершенствования технологий ваши глаза все реже будут распознавать обман – а вот хорошее защитное решение обмануть будет куда сложнее.
Уникальные антифейковые технологии
Некоторые развивающиеся технологии уже помогают создателям видеоконтента защищать его аутентичность. С помощью специального шифровального алгоритма в видеопоток с определенными интервалами встраиваются хеши; если видео будет изменено, хеши также изменятся. Создавать цифровые сигнатуры для видео также можно, используя ИИ и блокчейн. Это похоже на защиту документов водяными знаками; в случае с видео, правда, трудности заключаются в том, что хеши должны оставаться неизменными при сжатии видеопотока различными кодеками.
Еще один способ борьбы с дипфейками – использовать программу, вставляющую в видеоконтент специальные цифровые артефакты, маскирующие группы пикселей, по которым ориентируются программы для распознавания лиц. Этот прием замедляет работу дипфейк-алгоритмов, и в результате качество подделки будет более низким, что, в свою очередь, снизит вероятность успешного использования дипфейка.
Лучшая защита – соблюдение правил безопасности
Технологии – не единственный способ защититься от дипфейк-видео. В борьбе с ними весьма эффективны даже базовые правила безопасности.
Так, например, встраивание автоматических проверок во все процессы, связанные с перечислением денежных средств, позволило бы предотвратить множество мошеннических действий, в том числе и с использованием дипфейков. Также вы можете:
Помните, что, если хакеры начнут активно использовать дипфейки для проникновения в домашние и корпоративные сети, соблюдение базовых правил кибербезопасности станет важнейшим фактором в минимизации рисков:
Как будут развиваться дипфейки?
Дипфейки эволюционируют угрожающими темпами. Еще два года назад подделки легко было отличить по низкому качеству передачи движения; кроме того, люди в таких видео практически никогда не моргали. Однако технологии не стоят на месте, и дипфейки последнего поколения выполнены заметно более качественно.
По приблизительным оценкам, сейчас по Сети гуляет более 15 000 дипфейк-видео. Некоторые из них шуточные, но есть и такие, которые создавались для манипуляций общественным сознанием. Сейчас изготовление нового дипфейка занимает от силы пару дней, так что вскоре их может стать намного больше.
Эйнштейн вместо тренера: что такое дипфейк и почему это тренд в обучении
Британский рекламный холдинг WPP обучает сотрудников при помощи нейросети. 50 000 человек осваивают основы маркетинга по видеокурсам с виртуальным наставником, который ведёт лекции на трёх языках: английском, испанском и китайском. При этом к каждому сотруднику наставник обращается лично по имени.
Видеокурсы на основе дипфейк уже создают компании Великобритании
и США. Рассказываем, что это за технология и чем полезна для бизнеса.
Что такое дипфейк и как работает
Дипфейк — видео, созданное с помощью искусственного интеллекта. Если упрощённо, нейросеть по пикселям собирает ролик на основе готовых изображений. Например, изучает тысячи фотографий Дэвида Бекхэма и выпускает видео, на котором спортсмен призывает людей бороться с малярией.
Дипфейк с Дэвидом Бекхэмом. Футболист на пяти языках призывает подписать петицию против малярии
Другой вариант работы — искусственный интеллект накладывает одного персонажа на другого и получается комбо: Джим Керри в роли злодея из фильма «Сияние» или Бред Питт в образе терминатора.
Нейросеть показала, как выглядел бы Джим Керри в фильме «Сияние». Смотреть пример целиком
Бред Питт в роли терминатора — очередная фантазия дипфейка
От архитектуры до журналистики — где используют дипфейк
Дипфейк изобрел студент Стэнфордского университета Ян Гудфеллоу
в 2014 году для разработчиков искусственного интеллекта. Но технология быстро вышла за пределы узкого круга учёных. Сейчас её используют
в массовой культуре: от архитектуры до журналистики.
С помощью дипфейка GauGAN детские наброски можно превратить в реалистичный пейзаж
У созданного при помощи дипфейка блогера Лил Микела два миллиона подписчиков в «Инстаграм»
Приложение Faceapp покажет, как бы вы выглядели в старости или женском образе
В чём польза дипфейка для корпоративного обучения
68% сотрудников предпочитают учебные видеоролики статьям, инфографике, презентациям и книгам. Это подтверждает международное исследование компании Wyzowl. При работе над видео дипфейк даёт бизнесу ряд преимуществ.
Это позволяет международным компаниям сэкономить деньги на локализации контента, снять языковой барьер и учить сотрудников во всех странах по единым стандартам.
Учебный ролик от стартапа Synthesia. При помощи нейросети тренер читает лекцию на французском, китайском и португальском. Технология меняет не только озвучку, но и движение губ тренера
При помощи технологии дипфейк лекция больше похожа на разговор по душам — тренер обращается к сотруднику по имени и говорит лично с ним
Как получить видеокурс по технологии дипфейк
Есть два способа: заказать у студии или создать самому при помощи специальных программ.
Чтобы сделать видеокурс в Synthesia Create не нужна студия, камера и даже ведущий — только сценарий. Остальное нейросеть делает за вас.
В Synthesia Create вы собираете видеокурс, как конструктор: выбираете персонажа, фон, язык озвучки, добавляете текст и нажимаете «Опубликовать». Курс готов — виртуальный персонаж ведёт тренинг по вашему сценарию
Synthesia Create полностью на английском языке. Есть бесплатная демоверсия. Чтобы её получить, достаточно оставить заявку на сайте.
Видеокурсы на основе нейросети кроме британского WPP уже создают в Reuters, SAP, Accenture и Buzzfeed, пишет издание Wired. Материалы используют для адаптации новичков, обучению технике безопасности и стандартам работы.
Технология дипфейк пока осваивается за рубежом. А позже, возможно, приживётся в и России, как это получилось с виртуальной реальностью.
Быстрый конструктор курсов и тестов
Поможет создать интерактивные курсы и тесты в рекордно короткие сроки. Без дизайнера и программиста.
Редактор iSpring. Пишу статьи по eLearning, помогаю экспертам выпускать материалы для блога iSpring. Если у вас есть интересная тема по дистанционному обучению, напишите мне.
Дипфейки: что это за технология и почему она опасна
Слово deepfake появилось несколько лет назад. Оно объединяет в себе два понятия: глубокое обучение (deep learning), то есть обучение нейросетей, и подделку (fake). Технология дипфейков заключается в синтезе ИИ человеческих изображений: алгоритм объединяет несколько фото, на которых человек изображен с разным выражением лица, и делает из них видео. При этом ИИ анализирует большое количество снимков и учится тому, как может выглядеть и двигаться конкретный человек. Об этом пишет американское издание Forbes.
С распространением дипфейков появились случаи «дискредитации» публичных личностей, чьих изображений много в открытом доступе. Например, весной 2019 года в Сети было опубликовано дипфейк-видео со спикером палаты представителей конгресса США Нэнси Пелоси. Автор ролика с помощью ИИ изменил речь Пелоси так, что она плохо выговаривала слова, и пользователи, посмотревшие видео, посчитали, что политик пьяна. Ситуация вылилась в громкий скандал, и лишь спустя некоторое время было доказано, что речь Пелоси была сгенерирована ИИ.
Этот дипфейк был сделан достаточно просто. Но есть и сложные алгоритмы. Они не просто меняют тембр голоса или замедляют речь, а генерируют такие видео, на которых человек делает то, чего никогда не совершал, или говорит то, чего никогда не говорил. Со временем дипфейки будут становиться все более реалистичными, пишет американское издание Forbes. Уже сейчас технология претендует на то, чтобы влиять на политику, а в дальнейшем такие видео и вовсе смогут стать угрозой национальной безопасности.
Наивные вопросы
Дип… что?
Глубокие (состоящие из многих слоёв) нейросети позволяют строить многоэтапные алгоритмы обработки информации. В результате развития этой технологии машины обрели способность к самообучению.
Как эта штука работает?
Кто создал первый дипфейк?
Считается, что эра дипфейков началась в конце 2017 года, когда пользователь с ником DeepFakes выложил на Reddit несколько видео с контентом 18+. На них актрисам из видео для взрослых были «приделаны» лица голливудских звёзд. Технология быстро разошлась в интернете и запустила волну по созданию похожего контента. В недавнем исследовании нидерландская компания по кибербезопасности Deeptrace выявила, что ролики 18+ составляют 96% от общего числа дипфейков: на момент исследования их было около 15 тысяч во всей Сети.
Как простому человеку сделать дипфейк?
Дипфейки опасны?
Кажется, уже да. Первые подобные видеоролики были плохого качества, и подделки легко распознавались, но технология быстро эволюционирует.
По мере совершенствования дипфейков расширялось их применение в криминальной сфере. Теперь мошенники генерируют голос для звонков по телефону и создают компрометирующие видеоролики для шантажа. А в будущем? По прогнозам экспертов, дипфейки могут стать угрозой национальной безопасности. Повсеместный сбор биометрических данных создаёт дополнительные риски: фейковое изображение можно будет использовать вместе с фейковыми отпечатками пальцев или следами ДНК.
Кто же нас спасёт?
GAN: самоучитель для нейросетей
Как была создана и где применяется важнейшая из новых технологий машинного обучения
Однажды вечером докторант Монреальского университета Ян Гудфеллоу поспорил с друзьями за кружкой пива. Приятели поделились с ним идеей: они хотели создать нейросеть, которая будет придумывать лица никогда не существовавших людей. Получалось не очень. На сгенерированных изображениях не хватало то ухо, то носа, а чаще все детали были на месте, но портрет больше походил на шизоидную аппликацию из вырезанных частей лица со странными пропорциями, чем на нормальную физиономию. Разработчики планировали исправить болезненный творческий стиль нейросети, заставив её анализировать огромное число реальных фотографий. Но Гудфеллоу их высмеял. Для этого потребовались бы такие вычислительные мощности, которых у его приятелей просто не было. Так что у них ничего не получится, если только… Если только не создать вторую нейронную сеть, которая будет критиковать первую, а потом не стравить их, заставляя спорить, пока они не станут выдавать изображения нужного качества.
На этот раз снисходительно улыбнулись уже друзья Гудфеллоу: какая только чушь не приходит в голову к концу вечера в знаменитом монреальском кабаке «Три пивовара»! На том и разошлись.
Но вместо того чтобы лечь спать и наутро забыть своё пьяное озарение, Ян Гудфеллоу пришёл домой и уселся за компьютер.
Новый алгоритм освободил человека от необходимости быть наставником для машин: благодаря соперничеству между двумя нейросетями система учится сама у себя. Это диалог антагонистов, работающих в одной команде, как если бы фальшивомонетчик всё более искусно подделывал купюры, а полицейский выискивал всё более тонкие способы опознать подделку. Обучение продолжается, пока алгоритм не начнёт путаться, где фальшивка, а где оригинал. Это означает, что машина научилась создавать нечто уникальное, но при этом неотличимое от реальности. Например, лицо никогда не существовавшего человека, которое вы не отличите от фото реальных людей. Разве не это называют творчеством?
Детище Гудфеллоу помогло заработать не только художникам, но и специалистам по компьютерным спецэффектам. Раньше, чтобы создать вымышленную реальность, им требовались миллионы долларов, 3D-сканирование актёров и большие компьютерные мощности. Но чтобы поменять местами лица каскадёра и актёра, довольно ноутбука.
С помощью GAN можно серьёзно улучшить качество изображения: нейросеть «додумывает» недостающие фрагменты, благодаря чему мы смотрим старые мультфильмы в HD-качестве, а медики могут во всех деталях разглядеть снимок, сделанный в плохом разрешении.
GAN умеет работать в том числе с голосом: нейросетям достаточно послушать несколько минут записи, чтобы максимально достоверно подделать речь человека. Так мы и попали в дивный мир deepfake, в котором ничему нельзя верить. Пока ещё нейросеть оставляет массу цифровых следов, и специальные фильтры могут отличить оригинал от подделки. Но с каждым днём алгоритмы совершенствуются.
Фальшивые звёзды
Когда: 2018.
Автор: Пользователи YouTube.
Сюжет: Любители подделок поместили актёра в фильмы, в которых он никогда не снимался. Дон Корлеоне из «Крёстного отца», Нео из «Матрицы», Мария из «Звуков музыки»… Для Кейджа нет невозможного!
Последствия: Другие актёры тоже стали появляться в нетипичных для них ролях. Джим Керри попал в «Сияние» и «Джокера», Сильвестр Сталлоне отметился в «Терминаторе», а Арнольд Шварценеггер перевоплотился сразу во всех персонажей трилогии «Властелин колец». Список продолжает пополняться.
Когда: 2019.
Автор: Портал Politics WatchDogs.
Сюжет: Пелоси, спикер палаты представителей конгресса США, произносит речь, но плохо выговаривает слова. Пользователи даже посчитали, что оппонентка президента Дональда Трампа (тогда между ними было личное противостояние) пьяна.
Последствия: Пелоси назвала видео «сексистским мусором». По её требованию YouTube удалил ролик, но в интернете остались его многочисленные копии.
Досталось и самим Трампу с Обамой: в 2017-м Барак назвал Дональда «засранцем» (deep shit), а «помогли» ему в этом режиссёр Джордан Пил и издание BuzzFeed.
Когда: 2019.
Автор: Билл Постерс (известный мастер дипфейков).
Сюжет: В тизере вымышленного телевизионного проекта глава Amazon пытается привлечь внимание к горящим лесам Амазонии. Мнимый Безос делает акцент на том, что «одолжил название лесов для своей компании». Именно это, говорит двойник миллиардера, позволило ему «стать самым богатым человеком на Земле».
Когда: 2019 (к 115-му дню рождения).
Автор: Музей Дали во Флориде и компания Goodby Silverstein & Partners из Сан-Франциско.
Сюжет: Дали приветствует гостей на специальном экране в одном из залов. Модель создавали на основе архивных материалов и видео с современными актёрами, похожими на художника. Голос Дали подарил артист с характерным испанским акцентом.
Последствия: Виртуальный Дали сопровождал посетителей музея на выставке Dali Lives. Мэтр жестикулировал, рисовал, шутил, рассказывал истории, общался со всеми желающими и делал с ними селфи. Чтобы добиться такого результата, создателям понадобилось более 6000 кадров с изображением художника и 1000 часов машинного обучения.
Когда: 2020.
Автор: Некоммерческая организация Change the Ref.
Последствия: За несколько дней ролик набрал миллионы просмотров, но это не помешало пользователем назвать видео «неэтичным» и «пугающим», обвинив его создателей в «цифровой некромантии».
Когда: 2020.
Автор: Lucasfilm.
Сюжет: В финальном эпизоде второго сезона сериала «Мандалорец» появляется молодой Люк, который забирает с собой Малыша Йоду.
Последствия: Известный в YouTube дипфейкер Shamook решил посоревноваться с Disney и создал более правдоподобную версию помолодевшего Люка. Студия оценила его талант и предложила сотрудничество. С помощью умельца в очередной части «Звёздных войн» вернули к жизни и нестареющую принцессу Лею.
Когда: 2021.
Авторы: Майлз Фишер (имитатор актёра) и Крис Юме (специалист по визуальным эффектам).
Сюжет: В серии роликов в TikTok Круз здоровается с пользователями, ударяет по мячу на поле для гольфа, рассказывает о встрече с Горбачёвым и показывает фокус с монеткой.
Последствия: Видео набрали 8 миллионов просмотров, а алгоритмы не опознали их как подделки. Впрочем, до этого Майлз успешно копировал Круза и без технологических ухищрений. Например, в 2019 году он записал шуточное обращение от лица актёра на выборах.
Дипфейки: кому и зачем они нужны
Дипфейк (deepfake) – производная от «глубокого обучения» и «подделки»; штука, про которую сегодня большинство говорит с опаской. Само название как бы кричит: «Я зло!». А наша гипотеза в том, что это технология с огромнейшим позитивным потенциалом, которая пока используется в основном как игрушка в руках неразумного человека. Что это и как на самом деле? Давайте разбираться.
Дипфейки используют технологии искусственного интеллекта для синтеза изображений, в результате чего один персонаж как бы накладывается на другого и получается «комбо»: оживает Мона Лиза или Терминатором становится Бред Питт.
Эта технология позволяет легко манипулировать аудио- и видеоконтентом, а по мере того, как она развивается, разобраться, где правда, а где фейк – становится всё сложнее. Так в прогремевшем на весь интернет видео Барак Обама критикует Дональда Трампа, называя его «полным провалом». В США считается, что дипфейки представляют угрозу национальной безопасности. В Калифорнии некоторые виды дипфейков даже запретили законодательно.
Чаще всего дипфейки создаются с помощью генеративно-состязательной сети (GAN), в ней 2 системы: генератор и дискриминатор. Они работают как пара студентов в университетской микрогруппе: один предлагает идеи, другой их критикует. Генератор создаёт изображения, а обученный на реальных фотографиях дискриминатор подсказывает, что нужно исправить.
Заметим, что технология постоянно развивается. Так, например, алгоритм BigGAN от Google и NVIDIA позволяет не просто воссоздавать, а создавать лица несуществующих людей, которые невозможно отличить от настоящих.
Недавно разработчики из Samsung и Сколково представили алгоритм на основе BigGAN, который позволил «оживить» Мону Лизу, то есть для (относительно) хорошего результата нейросети достаточно одного кадра. Нейросеть работает лучше всего, если дать ей несколько изображений человека, снятых под разными углами.
Сейчас на рынке десятки приложений, с помощью которых любой может сделать дипфейк, самые известные – Zao, DeepFaceLab, Deepfakes web β.
Конкурентные преимущества приложений похожи на классический треугольник «цена-качество-скорость»:
– Скорость. Одни выполняют конверсию за секунды, другим нужны часы.
– Необходимое количество исходного материала. Некоторым достаточно одной фотографии.
– Точность итогового результата. Обычно чем больше исходного материала и дольше идёт процесс анализа, тем точнее получается результат.
Год назад NVIDIA представила нейросеть, которая может превращать скетчи в реальные изображения. Технологию назвали GauGAN в честь Поля Гогена. Такую штуку можно использовать в архитектуре, дизайне, создании игр, да где угодно.
Технологию, которая лежит в основе дипфейков, можно использовать и в киноиндустрии, рекламе или при реконструкции исторических событий. Например, с её помощью была сделана социальная реклама, в которой Дэвит Бэкхем рассказывает об опасности малярии на 9и языках.
Музей Сальвадора Дали во Флориде «оживил» художника с помощью всё той же технологии. В результате зрители могли пообщаться с Дали, послушать его истории и даже получить совместное селфи. Для этого потребовалось 6000 фотографий Дали, 1000 часов машинного обучения и 145 видео с актером похожих пропорций, а ещё горы интервью и писем художника, чтобы воспроизвести голос, акцент и манеру речи.
Кстати, алгоритм GAN предлагается использовать и в астрофизике для того, чтобы избавляться от помех и шумов при съёмке космических объектов и получать качественные изображения.
Если вы тоже считаете, что человеческий интеллект создан для творчества, а машинный – для работы, присоединяйтесь к нам на YouTube или в Facebook!
