विश्वासू व्हिज्युअल सामग्रीसाठी शक्तिशाली एआय संरक्षण

हायलाइट्स:

• डीपफेक डिटेक्शन दुर्भावनायुक्त माध्यमांना ओळखण्यासाठी एआय तंत्राचा वापर करते, ज्यामुळे अविश्वास आणि चुकीची माहिती कमी होते.
• सीएनएन, आरएनएन आणि बायोमेट्रिक सिग्नल वापरुन, शोधण्याच्या पद्धती कृत्रिम विसंगती पाहतात.
• वॉटरमार्किंग आणि एक्सएआयद्वारे सक्रिय संरक्षण प्रदान केले जाते जेणेकरून गोष्टी पारदर्शक बनविण्यासाठी आणि सामग्रीमध्ये छेडछाड रोखण्यासाठी.

डिजिटल मीडियाच्या स्फोटामुळे असे वय आणले गेले आहे जेथे माहितीची विश्वासार्हता निश्चित करणे ही व्यक्ती आणि समाज दोघांनाही उच्च प्राधान्य आहे. डीपफेक्स, जे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) द्वारे निर्मित डिजिटल साहित्य आहेत, सामान्यत: व्हिडिओ, प्रतिमा किंवा ध्वनी, प्रमाणितपणे नवीन दिसणार्‍या सामग्री बदलण्यासाठी किंवा आच्छादित करण्यासाठी हाताळलेले सखोल शिक्षण-अल्गोरिदम आहेत. या प्रगत फसवणूकीचा, युनियनच्या बाहेर जन्म “खोल शिक्षण” आणि “बनावट,” यापुढे ही एक नवीन संकल्पना नाही तर एक प्रचलित घटना आहे.

या तंत्रज्ञानाचा हानिकारक परिणाम मजबूत आहे: प्रवेश करणे खूप सोपे आहे आणि प्रतिष्ठा नष्ट करण्यासाठी, राष्ट्रांमधील राजकीय आणि धार्मिक तणाव निर्माण करण्यासाठी आणि संपूर्ण राष्ट्रांची दिशाभूल करण्यासाठी देखील वापरली जाऊ शकते. डिजिटल कम्युनिकेशन्सवर खालील व्यापक विश्वास नसल्यामुळे “इम्पोस्टर बायस” म्हणून ओळखल्या जाणार्‍या संज्ञानात्मक परिणामास देखील प्रोत्साहन दिले गेले आहे, ज्यामध्ये सर्व मल्टीमीडिया सामग्रीच्या सत्यतेबद्दल लोक स्वत: ला अधिकच संशयास्पद वाटतात.

मॅनिपुलेशनची एक कथा

व्हिज्युअल डीपफेक्स या धमकीच्या मुख्य घटकाचे प्रतिनिधित्व करतात, प्रामुख्याने हाताळलेल्या प्रतिमा आणि व्हिडिओंद्वारे. या खात्री पटणार्‍या बनावट व्युत्पन्न करण्याच्या पद्धती बर्‍याचदा मोठ्या प्रतिमा आणि व्हिडिओ डेटासेटवर जनरेटिव्ह फ्रेमवर्क प्रशिक्षित करण्यासाठी अवलंबून असतात, वारंवार ऑनलाइन व्हिज्युअल सामग्री असलेल्या सेलिब्रिटी किंवा आमदारांसारख्या सार्वजनिक व्यक्तींना लक्ष्य करतात. हाताळणीची तंत्रे मोठ्या प्रमाणात फेस-स्वॅपिंग सारख्या श्रेणींमध्ये पडतात, जिथे एका व्यक्तीचा चेहरा व्हिडिओमध्ये दुसर्‍या व्यक्तीसह बदलला जातो आणि चेहरा रीनेक्टमेंट, जिथे एक स्त्रोत प्रतिमा अभिव्यक्ती, तोंडाची हालचाल किंवा लक्ष्य व्यक्तीच्या टक लावून पाहण्यासाठी वापरली जाते.

चेहर्याचा संश्लेषण, आणखी एक तंत्र, अस्सल आणि अस्सल दिसण्यासाठी हेतुपुरस्सर तयार केलेल्या प्रतिमा तयार केल्या आहेत, जरी ते पूर्णपणे बनावट किंवा हाताळले गेले आहेत, बहुतेकदा सामाजिक प्लॅटफॉर्मवर विघटन पसरतात. या तंत्रांद्वारे प्राप्त केलेली यथार्थवाद अशी आहे की मायक्रोसॉफ्ट आणि Amazon मेझॉन सारख्या संस्थांकडून व्यावसायिक चेहरा मान्यता अनुप्रयोग प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआय) देखील डीपफेक सामग्री आणि वास्तविक माध्यमांमध्ये फरक करण्यासाठी संघर्ष केला आहे.

खोल बनावट प्रतिकार

अशा नव्या धोक्याचा प्रतिकार करण्यासाठी, डीपफेक डिफेन्सच्या डोमेनने प्रगत साधने आणि तंत्रांचा वापर स्वीकारला आहे. शोध यंत्रणा मोठ्या प्रमाणात दोन श्रेणींमध्ये येते: निष्क्रिय आणि सक्रिय प्रमाणीकरण. निष्क्रिय प्रमाणीकरण हेरफेर प्रक्रियेदरम्यान अंतर्निहित विसंगती किंवा अवशेष मागे ठेवून सत्यतेसाठी विद्यमान माध्यमांची तपासणी करते आणि म्हणूनच, मुख्यत: पूर्वगामी विश्लेषणास लागू होते. याउलट, सक्रिय प्रमाणीकरण सक्रिय आहे कारण त्यात सत्यापित करण्यायोग्य माहिती समाविष्ट करणे, उदाहरणार्थ, सृष्टीच्या वेळी माध्यमांमध्ये डिजिटल वॉटरमार्क किंवा क्रिप्टोग्राफिक स्वाक्षर्‍या समाविष्ट असतात, ज्यामुळे सामग्रीचा प्रसार होण्यापूर्वी मजबूत पडताळणी करणे सोपे होते

संरक्षण यंत्रणेचे अगदी केंद्र खोल शिक्षण मॉडेल्सवर लक्षणीय अवलंबून आहे जे नग्न डोळ्यास वारंवार नकळत असलेल्या सूक्ष्म विसंगती ओळखण्यासाठी प्रशिक्षण दिले गेले आहे. कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) सिंथेटिक पिढीसाठी वापरल्या जाणार्‍या विसंगती आणि नमुने ओळखण्यासाठी प्रतिमा आणि व्हिडिओ विश्लेषणासाठी अत्यंत उपयुक्त साधनांचा एक आवश्यक संच आहे. वारंवार न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) टेम्पोरल डेटा विश्लेषणामध्ये तज्ञ करण्यासाठी दीर्घ शॉर्ट-टर्म मेमरी (एलएसटीएम) नेटवर्क वापरतात, व्हिडिओ फ्रेमच्या अनुक्रमांवर चेहर्यावरील हालचाली आणि अभिव्यक्तींमध्ये विसंगती शोधण्यासाठी आवश्यक असतात.

बनावट शोधण्यासाठी सामान्यता शोधणे

शोधण्याच्या पद्धती पिढीच्या प्रक्रियेद्वारे शिल्लक असलेल्या विशिष्ट बनावट शोधांच्या उद्देशाने आहेत. व्हिज्युअल आर्टेफॅक्ट-आधारित शोध लक्ष्य असामान्य पिक्सेल फॉर्मेशन्स, वॉर्पेड कडा आणि वारंवारता विसंगती लक्ष्य करते. वारंवारता डोमेन विश्लेषणासारख्या पद्धती, फूरियर ट्रान्सफॉर्म्स आणि वेव्हलेट विघटन सारख्या तंत्राचा वापर करणे मजबूत आहेत, कारण ते कृत्रिम माध्यमांशी विशिष्ट वर्णक्रमीय अनियमितता प्रकट करतात, जे मीडिया संकुचित केले जाते तरीही प्रभावी आहे.

जैविक कलाकृती-आधारित शोध हा आणखी एक गंभीर मार्ग आहे, जो शारीरिक आणि वर्तनात्मक सिग्नलचा वापर करतो जो डीपफेक्सला नैसर्गिकरित्या नक्कल करणे कठीण आहे. यात रक्ताच्या प्रवाहामुळे अनैसर्गिक त्वचेचा रंग बदल ओळखण्यासाठी डोळ्यांसमोर येणा rate ्या दरामध्ये किंवा आरपीपीजी सिग्नल विश्लेषणामध्ये असामान्यता तपासणीचा समावेश आहे, जे हृदय गतीच्या नमुन्यांशी सुसंगत असणे आवश्यक आहे. याव्यतिरिक्त, स्पॅटीओ-टेम्पोरल सुसंगततेची तंत्रे मॉडेल्समधील विसंगती सत्यापित करतात, जसे की व्हिडिओमधील ओठांच्या हालचाली समतुल्य ऑडिओ प्रवाहासह परिपूर्णपणे समक्रमित केल्या जातात.

व्हिज्युअल फसवणूकीविरूद्ध या शोध यंत्रणेचा उपयोग करण्यासाठी विविध प्रकारची विशेष साधने आणि आर्किटेक्चर उदयास आले आहेत. अशी एक आर्किटेक्चर म्हणजे एक्ससेप्टनेट, सीएनएन-आधारित योजना जी अत्यंत अचूक आणि अत्याधुनिक कामगिरी म्हणून ओळखली जाते, विशेषत: फेसफेरेन्सिक्स ++ सारख्या मोठ्या मॅनिपुलेशन डेटासेटवर. व्हिडिओंमध्ये बनावट चेहरे शोधण्यासाठी, लाइटवेट सीएनएन मॉडेल मेसोनेट त्याच्या संगणकीय कार्यक्षमतेमुळे आणि संसाधन-मर्यादित वातावरणात वेगामुळे वापरला जातो.

डीपफेक व्हिडिओ समग्रपणे संबोधित करण्यासाठी, ट्वोस्ट्रीमनेट आर्किटेक्चर कॉम्प्रेशन-आर्टेफॅक्ट रेसिलींट आहे, कारण ते दोन्ही व्हिज्युअल डेटा (आरजीबी फ्रेम) आणि मोशन डेटा (ऑप्टिकल फ्लो) तपासते. त्याच्या व्यावसायिक ऑफरमध्ये, संवेदनशीलता एआय (पूर्वी खोल ट्रेस) डीपफेक शोध प्रदान करते जे अत्यंत विस्तृत आहे, ज्ञात डीपफेक्सचा एक मोठा डेटाबेस फायदा घेते. इंटेलने फॅककॅचर तयार केले, जे बायोमेट्रिक निर्देशकांना लक्ष्य करते, म्हणजे हृदय गती सारख्या शारीरिक संकेत ट्रॅक करून दीपफेक शोध.

एसआरटीनेट मॉडेल सारख्या अधिक अत्याधुनिक मॉडेल्स, प्रतिमांच्या आउटपुट स्थानिक आणि अवशिष्ट जागांचे संयोजन करून अचूकता सुधारतात. जीएएन फिंगरप्रिंट शोधणे देखील आवश्यक आहे, जे जनरेटिव्ह अ‍ॅडव्हर्सरियल नेटवर्क (जीएएनएस) त्यांच्या आउटपुटमध्ये स्थिर, विशिष्ट गुण छापतात, फॉरेन्सिक तज्ञांना अनुमती देतात, ग्वारनेरा आणि इतरांनी दर्शविल्याप्रमाणे, समान मॉडेल स्ट्रक्चर, ईजी, स्टाईलगन 2-अडा च्या 100 भिन्नता ओळखण्यासाठी.

त्याच्या संरक्षणातील मर्यादा

जरी या नाविन्यपूर्ण साधनांसह, डीपफेक संरक्षण चालू असलेल्या शस्त्रास्त्र शर्यतीत अडकले आहे. ट्विटर आणि फेसबुक सारख्या सोशल मीडिया प्लॅटफॉर्मद्वारे वापरल्या जाणार्‍या कॉम्प्रेशनद्वारे मीडिया नियमितपणे अधोगती केली जाते अशा वास्तविक-जगातील वातावरणात कार्यप्रदर्शन ठेवणे हे मुख्य आव्हान आहे. जेपीईजी आणि एमपीईजी सारख्या लॉसी कॉम्प्रेशन पद्धती सक्रियपणे माहिती टाकून देतात, मूलत: शोधण्यासाठी आवश्यक असणारी अस्पष्ट फॉरेन्सिक कलाकृती लपवून ठेवतात. वातावरणाच्या प्रतिकूल स्वरूपामुळे धोका वाढला आहे, जेथे दुर्भावनायुक्त वापरकर्ते विशेषत: प्रगत प्रतिकूल हल्ल्यांद्वारे फॉरेन्सिक तपासणीची फसवणूक करण्याचा प्रयत्न करतात.

डीपफेक संरक्षणाच्या भविष्यात चालू अनुकूलता आणि मोकळेपणावर लक्ष केंद्रित करावे लागेल. चालू शिक्षण (सीएल) सिस्टम लोकप्रिय होत आहेत, जे मागील धोक्यांचे ज्ञान टिकवून ठेवण्यासाठी शोध मॉडेल सक्षम करते आणि आपत्तीजनक विसरण्याचा अनुभव न घेता डीपफेक पद्धती विकसित करण्याबाबत नवीन माहिती समाविष्ट करते. फॉरेन्सिक आणि कायदेशीर सेटिंग्ज सारख्या उच्च-स्टेक्स वापर प्रकरणांमध्ये स्पष्टीकरणात्मक एआय पद्धती अनिवार्य आहेत.

एक्सएआय सिस्टम मॉडेलला बनावट म्हणून का चिन्हांकित केले गेले आहे हे स्पष्ट करण्यात मॉडेल्समध्ये मदत करते: हे पुरावा प्रमाणीकृत करण्यासाठी आवश्यक पारदर्शकता आणि अर्थ लावणे सुनिश्चित करते. तसेच, सक्रिय संरक्षण स्तरावर, एखादा कायदेशीर सामग्रीच्या कोणत्याही बदलांना विरोध करण्यासाठी डिजिटल वॉटरमार्क किंवा क्रिप्टोग्राफिक स्वाक्षर्‍या वापरतो, ज्यामुळे डीपफेकच्या प्रसाराचा धोका कमी होतो आणि महत्त्वपूर्ण प्रतिबंधात्मक सुरक्षा उपाययोजना केली जाते. या तंत्रज्ञानाच्या विकासाकडे लक्ष देण्याच्या वचनबद्धतेमुळे हे सुनिश्चित होईल की डिजिटल सामग्री वाढत्या जटिल आणि फसव्या मीडिया लँडस्केपद्वारे अस्पष्ट आणि विश्वासार्ह राहते.