Разработан ИИ-детектор дипфейков для защиты от видеомошенничества в реальном времени

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com

Немецкий институт Фраунгофера SIT создал программу для выявления дипфейков во время видеозвонков в режиме реального времени. Технология защищает от мошенников, число атак которых за год выросло с 43 до 1200 случаев.

Масштабы проблемы растут в геометрической прогрессии. В январе 2026 года Агентство кибербезопасности Сингапура зафиксировало более 1200 случаев видеомошенничества с использованием дипфейков. Для сравнения: в январе 2025 года таких инцидентов было 43. Характерный пример: финансовый директор компании перевел около 500 000 долларов (примерно 47,5 млн рублей) после звонка в Zoom, во время которого выяснилось, что все участники — боты, созданные искусственным интеллектом.

Система Фраунгофера работает по принципу двойного контроля. Алгоритм машинного обучения одновременно проверяет видеопоток и аудиодорожку каждого участника. При обнаружении подозрительной активности пользователь видит предупреждение на экране. Программа не блокирует звонок автоматически — окончательное решение принимает человек.

Автор: Институт Фраунгофера SIT Источник: techxplore.com

Технология обучалась распознавать подделки на наборе из 19 000 настоящих и 160 000 синтезированных голосовых записей. Важная особенность: система учитывает типичные артефакты видеоконференций. Сжатие данных, фоновый шум, автоматическое размытие — все это не вызывает ложных срабатываний. Алгоритм различает технические помехи и признаки искусственной генерации контента.

Для запуска детектора нужен компьютер с видеокартой на 12 ГБ видеопамяти. Анализ происходит локально — видео и аудио не покидают устройство. Такой подход критически важен для корпоративного сектора, где проводятся конфиденциальные обсуждения. Решение встраивается в Teams, Zoom как плагин или развертывается на защищенном сервере компании.

Руководитель разработки Мартин Штайнебах подчеркивает: традиционные методы анализа сигналов не справляются с этой задачей. Машинное обучение работает быстрее и точнее. Парадоксально, но создание качественного дипфейка требует почти столько же ресурсов, сколько и его обнаружение.

Проект находится на стадии концептуальной проверки. Следующий шаг — тестирование с поставщиками платформ для видеоконференций и корпоративными клиентами. Остаются открытыми юридические вопросы: требуется ли согласие всех участников встречи на включение детектора.

Источник: Tech Xplore

нет
Автор не входит в состав редакции iXBT.com (подробнее »)

0 комментариев

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Одна победа и четыре подиума: вспоминаем самые яркие моменты карьеры Эстебана Окона в Формуле-1

Эстебан Окон был досрочно уволен из американской команды «Хаас» и не имеет контракта на сезон 2027 года. Шансов найти место в Формуле-1 у французского гонщика немного, поэтому его карьера,...

Почему «Чёрную пятницу» назвали чёрной и при чём здесь полиция

В конце ноября магазины вывешивают объявления о «Чёрной пятнице» и обещают большие скидки. На распродажах предлагают телевизоры, одежду, мебель и почти всё остальное. Название у этого дня довольно...

Почему морозилку холодильника десятилетиями ставили сверху, а теперь опускают вниз

Многие помнят двухкамерный холодильник, у которого маленькая морозилка с шубой инея пряталась наверху за отдельной дверцей. У современных моделей морозильная камера снизу и состоит из выдвижных...

Зачем на монетах делают насечки? Как ребристый край защищал деньги от воров

Достаньте прямо сейчас из кармана или кошелька любую металлическую монету. Проведите ногтем по ее ребру. Чувствуете эти мелкие, ритмичные бороздки? Этот шершавый ободок в среде коллекционеров и...

Банкомат без банковской карты: как машина Barclays выдавала наличные в 1967 году

27 июня 1967 года перед отделением Barclays в лондонском Энфилде собралась толпа. В стене банка появилось устройство, похожее скорее на сейф с клавиатурой, чем на современный банкомат....