Подписывайтесь на Газету.Ru в Telegram Публикуем там только самое важное и интересное!
Новые комментарии +

IT-эксперт раскрыл способ отличить настоящее фото от сгенерированного нейросетью

IT-эксперт Масалович: на фото можно найти неснимаемые метки платформы

Чтобы отличить настоящую фотографию от снимка, сгенерированного нейросетью, нужно определить источник происхождения контента. При желании это возможно сделать, рассказал телеканалу «360» ученый, подполковник спецслужб в отставке, IT-специалист по информационной безопасности, OSINT и конкурентной разведке Андрей Масалович.

Каждая платформа ставит так называемую вотермарку — неснимаемый и невидимый значок. Его можно увидеть, к примеру, когда лист печатается на принтере, отметил эксперт.

«Любой листок, напечатанный на принтере, можно отследить, поняв, когда его напечатали и где. Просто вы не в курсе, — отметил Масалович. — Точно так же, думаю, создатели изображений как-то их маркируют: их можно сжимать, перекручивать в другой формат — все равно эти следы останутся».

Однако, по мнению эксперта по кибербезопасности, директора и партнера компании «Интеллектуальный резерв» Павла Мясоедова, сегодня существуют другие, более технологичные варианты способов защиты авторских прав — NFC-коды и маркеры. При таком варианте в картинку вшивается определенный код, который дублируется на разных элементах блокчейна, объяснил он.

В то же время NFC-метка не защищают авторские права, от нее можно избавиться, отметил он.

«Надо понимать, что на любую картинку, представленную определенным кодом в формате JPEG, можно наложить своего рода слепок, который не будет повторять код изначальной картинки, — объяснил специалист. — Иначе говоря, можно сфотографировать экран — и это уже будет другая картинка на уровне кода. Вам потребуются нейросети, чтобы распознать, что такой же объект существует на другом изображении».

Напомним, в Университете МИСИС создали нейросеть для проверки подлинности изображения лиц. Загружать изображения для проверки можно через специально разработанное веб-приложение, также предусмотрена возможность анализа в реальном времени через камеру компьютера

Сообщалось так, что нейросеть обучили диагностировать диабет по голосу с точностью 89%.

Загрузка