Understanding Deepfake Technology and How to Combat Visual Fraud

Wraz z wzrostem rozpowszechnienia fałszywych treści cyfrowych, integralność informacji jest zagrożona. Dziś twierdzenie, że wszystko, co widzisz online, jest autentyczne, jest błędne. Ostatnie przełomy w dziedzinie sztucznej inteligencji o generatywnych modelach neuronowych zmieniły sposób, w jaki ludzie tworzą wizualizacje.

Wśród wielu innych cudów sztucznej inteligencji, technologia Deepfake wyłoniła się jako jedno z najbardziej innowacyjnych, a zarazem niebezpiecznych rozwiązań. Przestępcy internetowi z niecierpliwością korzystają z tej technologii, aby tworzyć realistyczne obrazy do wykorzystania w działaniach oszustów, takich jak szerzenie fałszywych informacji i przeprowadzanie oszustw finansowych.

Dlatego teraz ważniejsze niż kiedykolwiek jest umiejętne zwalczanie oszustw przeprowadzanych za pomocą technologii Deepfake. Pewne skuteczne praktyki detektywistyczne mogą uchronić cię przed wpadnięciem w sidła oszustów online. Musisz nauczyć się ich, aby zabezpieczyć się przed niepożądanymi problemami.

Dla twojej wygody przygotowaliśmy ten artykuł, który wprowadzi cię w niektóre skuteczne metody walki z oszustwami wizualnymi. Zanim jednak zagłębimy się w tę debatę, zacznijmy od zrozumienia, czym jest technologia Deepfake. Więc jesteś gotowy, aby się zanurzyć? Zacznijmy.

Technologia Deepfake – Kompleksowe omówienie

Deepfakes łączą ze sobą terminy „głębokie uczenie” i „fałszywe”. Odnosi się do nieoryginalnych wizualizacji stworzonych przy użyciu głębokich sieci neuronowych. Łatwiej mówiąc, technologia Deepfake wykorzystuje potęgę zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego do generowania fałszywych obrazów.

Możesz oszacować jej niebezpieczeństwo po zdolności do umieszczania osób w sytuacjach, których nigdy nie doświadczyły. Ta technologia jest tak efektywna w tworzeniu realistycznych obrazów ludzi w fikcyjnych środowiskach, że staje się naprawdę trudne do wykrycia przez osobę.

Deepfake jest zazwyczaj tworzony przy użyciu dwóch rodzajów generatywnych sieci przeciwności (GNN): generatora i dyskryminatora. Generator tworzy fałszywe obrazy, a dyskryminator sprawdza ich autentyczność. W wyniku ciągłych iteracji generator odnosi sukces w generowaniu obrazu, który dyskryminator nie jest w stanie flagować jako fałszywy.

W rezultacie generuje się unikalną wizualizację silnie przypominającą rzeczywistość, która staje się gotowa do użycia w różnych celach. Podczas gdy technologia Deepfake ma zastosowania w przemyśle edukacyjnym i rozrywkowym, niesie ze sobą także pewne zagrożenia. Otwiera drogę dla cyberprzestępców do tworzenia przyrządzonych wizualizacji wiarygodnych osób w kompromitujących sytuacjach, których później używają do oszustw.

Metody zwalczania oszustw związanych z obrazem

Jeśli oszuści online mogą stawać się mądrzejsi i polegać na zaawansowanych technologiach, dlaczego nie ty? Wystarczy nauczyć się kilku inteligentnych technik, aby rozpoznać próby oszustw przeprowadzanych za pomocą deepfake. Oto kilka ekspertów, które pomogą ci łatwo rozpoznać fałszywe obrazy.

  • Krytyczna ocena wątpliwych obrazów

Kiedy zobaczysz obraz, który zmusza cię do zastanowienia się nad jego autentycznością, upewnij się, że krytycznie go przeanalizujesz dla zadowolenia. Przybliż obraz na swoim urządzeniu i zwróć uwagę na nieścisłości, które Deepfake może zazwyczaj popełniać podczas generowania treści.

Krytycznie przeanalizuj różne szczegóły, takie jak skóra, kolory, cienie, odbicia, itp. Deepfake często zawiera nienaturalną teksturę skóry, nietypowe oświetlenie, brak cieni i dziwne odbicia. Jeśli więc znajdziesz wystarczające wskazania, jest bardziej prawdopodobne, że obraz został wygenerowany przez sztuczną inteligencję.

Możesz także przeanalizować ręce, zęby, twarz i inne części ciała osoby znajdującej się na obrazie. W tym kontekście pamiętaj, że nadmierne rozmycie i ostrość na krawędziach to wyraźne oznaki użycia technologii Deepfake.

  • Przeprowadzenie analizy porównawczej podejrzanych obrazów

Przeprowadzenie analizy porównawczej podejrzanych obrazów to kolejny sposób rozpoznania Deepfake. Pozwala to zobaczyć, gdzie jeszcze pojawia się zamierzony obraz w internecie i w jakim kontekście się znajduje. Jednak sprawdzenie obecności obrazu w sieci może być przytłaczające.

Możesz skorzystać z wydajnego narzędzia do wyszukiwania obrazów w celu zlokalizowania podejrzanego obrazu na wielu platformach internetowych. Wystarczy wgrać obraz do tego narzędzia, a ono znajdzie wizualnie podobne obrazy wraz z ich źródłami. Następnie możesz przejrzeć wyniki i przejść do różnych źródeł.

Te wyniki pomogą ci określić, czy obraz był pierwotnie wygenerowany, czy fałszywy. Możesz także sprawdzić, w jakim kontekście został umieszczony na różnych platformach. Przejrzenie informacji z różnych źródeł dostarczy wystarczających wskazówek dotyczących jego autentyczności. 

  • Sprawdź wiarygodność źródła obrazu

Gdy chodzi o przeprowadzanie oszustw internetowych, oszuści najczęściej korzystają z dwóch źródeł: konta na portalach społecznościowych z fałszywą tożsamością oraz strony internetowej stworzonej specjalnie do działań oszustów. Zazwyczaj starają się przekonać ludzi do kliknięcia na obraz, aby mogli przeprowadzić phishing.

Więc kiedy napotkasz jakikolwiek post lub wiadomość, która wymaga kliknięcia na zdjęciu, sprawdź, kto je umieścił lub wysłał. Jeśli jest to konto na portalu społecznościowym, sprawdź jego historię poprzednich wpisów i dowiedz się, jakiego rodzaju wizualizacje zawiera oraz czy występują jakiekolwiek niezgodności w postach.

Możesz także sprawdzić komentarze pod wpisami, aby dowiedzieć się, jakiego rodzaju obrazy są udostępniane na tym profilu. Podobnie, jeśli to strona internetowa, sprawdź, czy jest chroniona certyfikatem SSL oraz czy informacje w sekcji O nas wydają się autentyczne. Dokładna inspekcja pozwoli ci poznać wiarygodność źródła i uniknąć wpadnięcia w pułapkę oszustów.

Podsumowując

Po zapoznaniu się z tym artykułem mamy nadzieję, że teraz znasz technologię Deepfake i jej zagrożenia w oszustwach. Mamy także nadzieję, że zapoznałeś się z proaktywnymi praktykami w celu unikania oszustw związanych z deepfake. Więc kiedykolwiek poczujesz, że powinieneś zastosować te praktyki, nie wahaj się ich wdrażać.

The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx