하니 파리 드 사기를 탐지에서 미국, 사진 및 비디오에 다트머스 대학의 컴퓨터 과학자이다. 그의 클라이언트는, 그가 말하기를, 그림은 점점 더 자주 사기가되고되지 대학, 언론 기관 및 법원을 포함, 그것은 점점되고있다 더 높은 다음 해. 그는 인종 그와 위조 '무기 경쟁'사이 서로에 대해 "자연"고 말했다.
거짓 이미지를 식별하는 첫 번째 단계는 무엇입니까?
간단하고 효과적인 방법은. 당신은 그들이 여전히 다른 곳에 나타난 이미지를 표시합니다, 내부 구글 이미지 검색 또는 TinEye 검색에 사진을 반대 이미지 검색가됩니다.이 방법의 프로젝트는 컬럼비아 대학됩니다 새로운 고지로 올라가고, 그들은 다른 그림에서 바뀐 표적 그림의 부분을 찾기 시작했습니다.
일반적으로 그림이 가짜 인 경우 패턴, 지오메트리, 색상 또는 구조가 파괴 될 것입니다. 예를 들어, 누군가 장면에 객체를 추가하면 추가 한 그림자가 일반적으로 잘못되었음을 알 수 있습니다 2012 년, 내가 좋아하는 예 중 하나 인 'Golden Eagle Snatches Kid'라는 동영상이 15 분 만에 발견되었고 그림자가 조정되지 않은 것으로 나타났습니다 장소 : 독수리와 아이들은 컴퓨터로 만들어져 있습니다.
사기 수단이 매우 숨겨진다면 어떻게해야할까요?
컬러 사진에서 각 픽셀은 적색, 녹색 및 청색 구성 요소 각각에 대해 하나씩 3 개의 값을 필요로하지만 대부분의 카메라는 픽셀 당 단 하나의 색만 기록하지만, 픽셀 주위의 픽셀 평균을 취하여 간격을 채 웁니다. 즉, 사진의 주어진 색상에 대해 누락 된 각 픽셀은 뭔가 추가하거나 무언가를하면 주변 픽셀과 특정한 연관성을 갖습니다. 수정,이 협회는 파괴되며, 우리는 그것을 발견 할 수 있습니다.
JPEG 압축라는 또 다른 기술. 거의 모든 사진은 JPEG 형식으로 저장됩니다 당신이 JPEG 파일을 열려면 포토샵을 사용하는 경우. 정보의 매우 다른 양을 저장할 때. 각 카메라의 손실을 저장할 때 그들이 어떤 정보를 잃게됩니다 채택하고 그러나, 현재 확인 된 매우 어려운 남아 있지 찾을 수 있습니다 전문적인 지식을 필요로, 저장하고, 원본 파일은 결국이의 뉘앙스를 존재하게하는 것은 우리가 감지 할 수 있고 나는 빠르게 업로드하는 모든 사진의 진위를 식별 할 수 있기를 바랍니다 협조 된 부분.
누가 디지털 포렌식 서비스를 사용합니까?
소속 기관으로는 AP 통신, 로이터 통신, 뉴욕 타임즈 등이 있으며, 디지털 법의학 전문 분야의 전문가가 한 명 있기 때문에 업무의 범위가 제한되어있어 중요한 사진 만 분석 할 수 있습니다. 작년에 DARPA는 내가 참여한 대규모 프로젝트를 시작했으며, 향후 5 년 동안 하루에 수만 명의 사람들을 분석 할 수있는 시스템을 만들려고 노력하고 있습니다. 이것은 야심 찬 프로젝트입니다.
예를 들어 아동 포르노 그라피는 미국에서는 불법이지만 컴퓨터 생성 아동 포르노 그라피는 미국 헌법 수정안 제 1 조의 '표현의 자유'조항에 의해 보호받으며 누군가 체포되면 사진이 진짜가 아니라면 그것을 증명할 필요가 있습니다. 거의 매일 사진 사기에 관한 이메일을 받게됩니다.
귀하의 기술은 과학 논문에 사용됩니까?
저는 학교에서의 학업 부정 행위를 조사하기 위해 대학이나 대학에서 여러 번 고용되었습니다. 얼마 전 미국의 연구 무결성 사무실에서 '자동화 된 도구는 어떻게 구합니까?'라는 질문을 받았지만 아직 자동화 수준에 도달하지 못했습니다. 그러나 복제 감지와 같은 도구를 사용하여 이미지의 일부가 다른 곳에 복사되고 붙여 넣기되었는지 여부를 확인하는 도구를 사용하여 하루에 수백만 장의 사진 대신 수십 장의 사진을 감지하는 반자동 프로세스를 만들 수 있습니다. 그리고 동료는 작지만 생각하고 있지만 DARPA 프로젝트의 중요한 부분입니다.
가짜 비디오에 관해서 이야기 해주세요, 그렇죠?
연구원은 오바마의 비디오와 같이 실제로는 말한 적이없는 것처럼 보이는 비디오를 제작하기 위해 유명 인사의 영상을 함께 잘라낼 수있는 능력을 갖추고 있습니다. 연구원은 기계 학습 기술을 사용하여 특히 위조 된 콘텐츠에 대한 GAN을 만들고 가짜 그림이나 짧은 비디오로 만들어 위조 된 콘텐츠를 생성하는 웹 사이트가 가짜 웹 사이트를 인증하고 위조하는 '분류 자'사이트와 경쟁하게 만듭니다 .
저는 일류 가짜 기술에 대해 매우 걱정하고 있으며, 5 년에서 10 년 사이에 이러한 기술은 일류 표준에 도달 할 것이며 일정 기간이 지나면 현실적이고 세계 최고 수준의 오디오 비디오를 생성 할 수있게 될 것입니다 사람들은 매우 화가 나 있으며 디지털 포렌식 기술이 비디오 위조 기술보다 뒤떨어져 있다고 말하고 싶습니다.
사기 비디오를 탐지하는 방법은 무엇입니까?
비디오, 더 복잡한 버전을 사용하여 비디오. 따라서 정품과 가짜 동영상을 식별하기 위해 기계 학습 기술을 사용할 수 있기 때문에, 또한 JPEG 압축 기능과 유사하지만 감지하기 어려운있다. 그러나, 비디오의 식별 및 특성에 대한 우리의 접근 방식 유사한 방법 사진 : 관찰, 원래 존재하는 컴퓨터에서 생성 된 내용이 우리가 지점을 검사해야합니다, 따라서 항상 너무 완벽 컴퓨터에서 생성 된 결함 녹화 비디오 컨텐츠의 부족 것을 발견하는 것입니다 : 우리는 현실 세계에서이 있음을 볼 수있다 통계 및 기하학적 특징?
다른 기술은 윌리엄 프리먼 (William Freeman)과 그의 MIT 동료들에 의한 탁월한 연구에서 비롯된 것입니다. 비디오에서 작은 변화를 일으킨 경우, 확대하여 맥박과 일치하는 얼굴의 색상을 미세하게 변경하십시오. 실제와 컴퓨터로 생성 된 사람들을 구별 할 수 있습니다.
기계 학습 알고리즘은 이러한 기능을 습득하는 것을 배울 수 없습니까?
원칙적으로 가능할 수도 있지만 실제로는 이러한 알고리즘은 시간과 훈련 데이터가 제한되어 있으며 신경망이 비디오 인증에 사용하는 기능을 제어하기가 어렵습니다 .GAN은 분류 자 사이트를 교육하기 위해 속임수를 쓰려고합니다. 사진이나 비디오의 진위 여부를 구별 할 수있는 모든 기능을 배우게되며, 다른 분류기 웹 사이트를 속일 수 있음을 보장하지 않습니다.
상대방은 신경 네트워크를 훈련하여 이러한 측면의 분석을 우회하는 데 사용하는 모든 평가 기법을 사용해야합니다. 예를 들어 맥박을 추가하면 작업에 어려움이 추가됩니다.
우리는 우리의 상대의 개발은 오디오, 사진 및 비디오를 향상시키기 위해 더 정교한 기술을 개발하고 촉진으로이.에 '군비 경쟁'이다. 아마추어 사기가 완벽 할 수없는 경우에만, 경기는 종료됩니다. 당신이 가짜를 만드는 어려움을 계속 증가 시키면, 가짜를 만드는 데 더 많은 시간과 기술이 요구 될수록 잡힐 위험이 커집니다.
가짜 비디오를 발견 한 과학자의 원본은 2017 년 10 월 6 일 "자연"보도 자료에 게시되었습니다.