"Технология основана на анализе скрытых частотных "отпечатков", которые оставляют алгоритмы генерации, и может применяться в системах цифровой криминалистики, проверки достоверности визуальной информации и защиты от мошенничества", - сообщили в НГТУ НЭТИ.
По словам ученых, с появлением современных нейросетей отличить синтетическое изображение от реальных снимков становится все сложнее. Между тем фейковые фото активно используют для подделки улик и в мошеннических схемах.
Метод, разработанный новосибирскими политехниками, анализирует изображение не по отдельным фрагментам, а глобально. При этом нейросеть показывает стабильную работу даже на ограниченных данных.
"Это особенно важно для задач криминалистики, где непросто собрать размеченные примеры синтетических изображений, - поясняют разработчики Виталий Заозернов и Александр Леонтьев. - Кроме того, мы визуализировали, какие области изображения анализирует модель: трансформер охватывает весь кадр, тогда как сверточная сеть "цепляется" за мелкие текстуры, которые легко исчезают при обработке".
Предварительное тестирование показало, что точность работы нейросети достигает 89 процентов.
По словам ученых, технология позволяет верифицировать мультимедийный контент и будет полезна не только правоохранительным органам, но и новостным агентствам. Методику также можно использовать в платформах для проверки авторских работ.