Технология Сбера по распознаванию дипфейков (определение подмены лица на фото и видео) вошла в десятку лучших изобретений 2022 года. Патент № 2774624 Сбера стал лучшим в разделе "Цифровые технологии, электроника, системы связи". Таковы результаты, опубликованные Федеральной службой по интеллектуальной собственности (Роспатент).
Сбер постоянно проводит научные исследования в области кибербезопасности, чтобы совершенствовать свои системы защиты. Мы запатентовали уже несколько изобретений по выявлению дипфейков, которые позволяют с высокой точностью определить подмену реальных лиц в кадре. Замеры на независимых тестовых выборках показали, что эффективность системы Сбера по определению дипфейков составляет 98%. Это существенно выше показателей опубликованных аналогов. Рады, что наше изобретение вошло в десятку лучших по итогам 2022 года наряду с другими важнейшими разработками в области медицины, экологии и промышленности.
Сергей Лебедь, вице-президент Сбербанка, директор Департамента кибербезопасности
Подмена лиц на фото и видео (дипфейк) становится всё более распространённым явлением. Синтетические изображения накладываются на лица реальных людей с применением искусственных нейронных сетей в кино, видеороликах, при проведении онлайн-конференций и др. Технология Сбера как раз позволяет оперативно выявить и предотвратить обман. Она даёт возможность обработать видеоконтент даже с несколькими лицами в кадре. В этом случае система выявит отдельное лицо, созданное синтетическим образом, и оценит его достоверность, что позволит противодействовать методам обхода систем выявления дипфейков.
Технология Сбера может применяться в системах мониторинга медиапространства и анализа социальных медиа и СМИ, с целью выявления информационных атак, направленных на компрометацию публичных личностей, организаций, а также на манипуляцию общественным мнением. Кроме того, технология обеспечит защиту переговоров по видео-конференц-связи от участия третьих лиц "под маской" авторизованных участников, а также защиту от атак с обходом систем Face Recognition и Liveness Detection.
Фото: Piter.tv
Обсуждение ( 0 ) Посмотреть все