قدم العلماء أداة DeepGuard جديدة ستساعد في تحديد الصور الاصطناعية مع الذكاء الاصطناعي (AI). قد لا تتعرف هذه الخوارزمية ، التي طورها علماء من جامعات المملكة المتحدة والجزائر ، على Diphaces فحسب ، بل تحدد أيضًا أصل إبداعها.
مع إدخال نماذج الذكاء الاصطناعى المتقدمة التي تنشئ الصور ومقاطع الفيديو البصرية ، يصبح التمييز بين صورة حقيقية أكثر صعوبة. مثل هذه التقنيات هي تهديدات للأمن الشخصي ، حيث يمكن استخدامها لسرقة شخص ما ، وانتشار المعلومات الخاطئة وحتى تصنيع الأدلة الإلكترونية.
يجمع DeepGuard بين ثلاث طرق للتعلم الآلي المتقدم: التصنيف الثنائي ، تدريب الحفلات الموسيقية والتصنيف متعدد الطبقات. يتيح هذا النهج خوارزمية البيانات التي تم تمييزها وجعلت تنبؤات أكثر دقة.
يعتقد المطورون أن DeepGuard سيكون أداة مفيدة للتحقيق في الجرائم المتعلقة بالاحتيال والمزيف. ستساعد هذه الأداة أيضًا المراسلين على التحقق من صورة الموثوقية ، ومنع انتشار البضائع المزيفة في الوسائط.
يلاحظ أحد الباحثين في المشروع ، الدكتور ستافروس ، من جامعة بورتسموث ، أن مكافحة الغشال ستصبح تحديًا خطيرًا في المستقبل ، لأن التقنيات لإبداعها قد تحسنت باستمرار.
في عملية العمل على Deepguard ، قامت المجموعة بتحليل 255 منشورًا علميًا حول طرق تحديد الطبقات. تم إيلاء اهتمام خاص للتغييرات في تعبيرات الوجه والمواقف والصوت والخصائص الأخرى للوجه والجسم في الصورة.
تم نشر البحث في مجلة العلوم الإلكترونية.