| |
Растущая изощренность и доступность технологий дипфейков представляет серьезную угрозу информационной безопасности, способствуя распространению дезинформации и подрывая доверие к цифровому контенту. Эффективное противодействие этой угрозе требует разработки и внедрения надежных систем обнаружения, способных работать в условиях больших объемов данных и разнообразия методов фальсификации. Настоящее исследование посвящено сравнительной оценке трех различных подходов к обнаружению дипфейков в видеоконтенте: спектрального анализа, сверточной нейронной сети (СНС) и гибридного алгоритма, с целью определения оптимального баланса между точностью, полнотой и производительностью.
Для проведения эксперимента был сформирован репрезентативный датасет из более чем 4000 видеороликов, включающий как подлинные записи, снятые в различных условиях, так и дипфейки, сгенерированные с помощью популярных инструментов, таких как DeepFaceLab. Эффективность каждого из трех методов оценивалась по стандартным метрикам: точность, полнота, F-мера, а также по уровню ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний. Дополнительно измерялась производительность алгоритмов при обработке различных объемов данных для оценки их масштабируемости.
Результаты показали, что гибридный алгоритм продемонстрировал наивысшую эффективность, достигнув точности 95,8% и F-меры 94,7%, что свидетельствует о его способности наилучшим образом выявлять подделки при минимизации ошибок. Сверточная нейронная сеть показала себя как сбалансированное решение, незначительно уступая в точности, но превосходя по скорости гибридный метод. Спектральный анализ оказался самым быстрым, но наименее точным методом. Также было установлено, что с ростом реалистичности дипфейков и увеличением нагрузки на систему (параллельная обработка потоков) эффективность всех методов снижается, однако гибридный подход сохраняет наибольшую устойчивость.
Исследование подтверждает, что не существует универсального решения для обнаружения дипфейков. Выбор оптимального метода зависит от конкретных задач: гибридный алгоритм предпочтителен для ситуаций, где требуется максимальная точность, тогда как спектральный анализ и СНС более подходят для систем, работающих в реальном времени. Наиболее надежной стратегией противодействия является внедрение многоуровневых систем, сочетающих несколько методов, что позволит повысить общую устойчивость к постоянно развивающимся технологиям фальсификации видео.
Ключевые слова:дипфейк, методы обнаружения, свёрточная нейронная сеть, видеоконтент, оценка эффективности
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
