Алгоритмы против фейков — как технологии распознают ложь
Фейки стали технологичными и бороться с ними приходится так же. Ручной разбор, фактчекинг, «включить логику» — все это больше не является главными инструментами в поиске фейков. Когда нейросеть генерирует 1000 картинок в минуту, а дипфейк-видео становится вирусным за полчаса, на передний план выходят алгоритмы.
Сегодня фейк можно «поймать» по десяткам признаков. Используются:
Нейросетевые модели — обученные различать реальные и синтетические данные на больших выборках дипфейков.
Компьютерное зрение — ищет микродефекты: рассинхрон губ и речи, неестественные тени, артефакты на глазах.
Анализ метаданных — проверяет, где и как создан файл, была ли изменена структура, есть ли странности в данных EXIF.
Поиск повторов — сравнение с базами изображений, видео, фрагментов текста.
Анализ поведения контента — от «взрывной» вирусности до нетипичной активности в час ночи в узких регионах.
Модели уже умеют не только «угадывать», но и объяснять — какие признаки повлияли на решение. Интерпретируемость стала обязательной, особенно в задачах корпоративной безопасности.
Подпишись на Ленинградский cyber - страж
Предупрежден- вооружен !
