;
Новости 2 июня 2021

Ученые нашли способ определять картографические дипфейки

Далее

Появилась новая модель, которая определяет подделки спутниковых снимков. Это поможет выявить карты, которыми можно сбить с толку системы противовоздушной обороны и беспилотный транспорт.

Исследователи из Университета Вашингтона и штата Орегон объяснили, что проблема подделок спутниковых карт станет актуальной в течение ближайших нескольких лет. Теперь они описали механизм, который позволяет обнаружить ложные спутниковые снимки.

Ученые добавили, что карты используются во многих современных сервисах, которые есть в средствах национальной обороны и даже автономных автомобилях — технологии, которая все еще находится в стадии разработки. ИИ оказал положительное влияние на эту область благодаря развитию геопространственного искусственного интеллекта (GeoAI), который использует машинное обучение для извлечения и анализа геопространственных данных. Но эти же методы можно использовать для подделки сигналов GPS, информации о местоположении в сообщениях социальных сетей и многого другого.

«Мы хотим, чтобы эта технология соответствовала этических нормам. В то же время исследователям нужно обратить внимание и идентифицировать поддельные изображения. При большом количестве данных эти изображения могут выглядеть реальными для человеческого глаза и их нельзя обнаружить вручную», — отмечают исследователи.

Чтобы понять, как обнаружить искусственно созданное изображение, ученые сначала решили его создать. Для этого они использовали технику, распространенную при создании глубоких подделок: Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN), алгоритм глубокого обучения без надзора, который может имитировать множество медиа.

Исследователи изменили спутниковое изображение Такомы, штат Вашингтон, добавив туда элементы Сиэтла и Пекина и придав ему как можно более реальный вид. После создания измененного изображения они сравнили 26 различных параметров фотографий, чтобы определить, есть ли статистические различия между истинными и ложными изображениями. Статистические различия были зарегистрированы по 20 из 26 показателей, или в 80% случаев.

Некоторые из различий — это цвет крыш, тусклость или яркость фотографий. Однако эти различия зависели от исходных данных, которые использовались для создания подделки.


Читать далее

Боевой дрон впервые без приказа человека выследил противника и атаковал

Новый экзоскелет сокращает нагрузку для человека во время ходьбы

Математическая модель мозга позволит ИИ мыслить как человеку

Загрузка...