दीप नकली से विश्व नेताओं को कैसे सुरक्षित रखें

दुनिया अब पहले से ज्यादा जुड़ गई है। एक राय पूरे महाद्वीपों में हल्की गति से उड़ सकती है और कुछ ही घंटों में दूरदराज के खिलाड़ियों द्वारा क्रांति लाई जा सकती है। और जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होता जा रहा है, वैसे-वैसे धोखेबाज खिलाड़ियों द्वारा नए तरीकों की खोज की जा रही है।

दीप नकली से विश्व नेताओं को कैसे सुरक्षित रखें
दीप नकली से विश्व नेताओं को कैसे सुरक्षित रखें


अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म के मालिक एक आघात के बाद के प्रभाव के साथ संघर्ष करते हैं। अपराधी की पहचान करने और उन्हें किसी भी अवैध, अनैतिक सामाजिक इंजीनियरिंग को अंजाम देने के लिए हतोत्साहित करने के लिए स्वचालित पहचान तकनीकों की आवश्यकता होगी।

Google, Microsoft और डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी द्वारा वित्त पोषित एक नए शोध में, शोधकर्ताओं के एक समूह ने दुनिया के नेताओं को कुख्यात गहरे नकली के लिए प्रतिरक्षा रखने के लिए एक नई विधि विकसित की।

"अपेक्षाकृत कम मात्रा में डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति के साथ, औसत व्यक्ति, उदाहरण के लिए, एक संवैधानिक संकट के लिए अवैध गतिविधि के लिए दुनिया के नेता का एक वीडियो बनाने के लिए, एक सैन्य नेता कुछ नस्लीय असंवेदनशील नागरिक अशांति के लिए अग्रणी कह सकता है।" सैन्य गतिविधि का क्षेत्र, या एक कॉर्पोरेट टाइटन का दावा है कि उनका मुनाफा वैश्विक स्टॉक में हेरफेर के लिए कमजोर है, ”लेखकों ने अपने पेपर में paper डीप फेक के खिलाफ विश्व नेताओं की रक्षा’ शीर्षक से कहा।


डीप फेक को निम्नानुसार वर्गीकृत किया जा सकता है:

फेस-स्वैप, जिसमें वीडियो में चेहरा स्वचालित रूप से किसी अन्य व्यक्ति के चेहरे से बदल दिया जाता है
लिप-सिंक, जिसमें एक स्रोत वीडियो को संशोधित किया जाता है ताकि मुंह क्षेत्र एक मनमानी ऑडियो रिकॉर्डिंग के अनुरूप हो
कठपुतली-मास्टर, जिसमें एक लक्षित व्यक्ति एक कैमरे के सामने बैठे कलाकार द्वारा एनिमेटेड (सिर के मूवमेंट्स, आई मूवमेंट्स, फेशियल एक्सप्रेशंस) होता है और अभिनय करता है कि वे क्या कहना चाहते हैं और क्या करते हैं।
किसी व्यक्ति की बात करने की शैली और चेहरे का व्यवहार उस संदर्भ के साथ भिन्न हो सकता है जिसमें व्यक्ति बात कर रहा है। उदाहरण के लिए, तैयार भाषण देते समय चेहरे का व्यवहार, एक लाइव साक्षात्कार के दौरान एक तनावपूर्ण प्रश्न का उत्तर देने की तुलना में काफी भिन्न हो सकता है

शोधकर्ताओं ने साप्ताहिक पते जैसे वीडियो एकत्र किए, जहां बराक ओबामा जैसे नेता एक कैमरे से बात कर रहे थे

दूसरे प्रयोग में, ओबामा के एक और दौर के वीडियो को एक साक्षात्कार से लेकर और भी अधिक अलग-अलग संदर्भों में एकत्र किया गया था, जिसमें वह साक्षात्कारकर्ता को देख रहे थे, न कि कैमरे को एक लाइव साक्षात्कार में, जिसमें उन्होंने अपने उत्तर के दौरान काफी अधिक रुकावट डाली चिंतनपूर्वक नीचे की ओर देखना।

ऊपर दिखाए गए पांच समान रूप से इस वीडियो क्लिप पर मापी गई एक एक्शन यूनिट AU01 (आइब्रो लिफ्ट) की तीव्रता के साथ OpenFace ट्रैकिंग के परिणामों के साथ एनोटेट किए गए 250 फ्रेम क्लिप से समान रूप से फ्रेम किए गए हैं।

इन नियमितताओं का उपयोग हाई-प्रोफाइल व्यक्तियों के नरम बायोमेट्रिक मॉडल के निर्माण द्वारा किया गया था और फिर वास्तविक और नकली वीडियो के बीच अंतर करने के लिए इन मॉडलों का उपयोग करें

खुले स्रोत के चेहरे का व्यवहार विश्लेषण टूलकिट OpenFace2 का उपयोग वीडियो में चेहरे और सिर की गतिविधियों को निकालने के लिए किया गया था।

चेहरे और सिर के आंदोलनों को ट्रैक किया गया था और फिर विशिष्ट कार्रवाई इकाइयों की उपस्थिति और ताकत निकाली गई थी। एक नवीनता का पता लगाने वाला मॉडल (वन-क्लास सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM)) बनाया गया था जो एक व्यक्ति को अन्य व्यक्तियों के साथ-साथ कॉमेडिक इंसपिरेटर्स और डीप-फर्जी प्रतिरूपणकर्ताओं से अलग करता है।

एसवीएम हाइपर-पैरामीटर जो गॉसियन कर्नेल की चौड़ाई और बाह्य प्रतिशत को नियंत्रित करते हैं, फेसफ़ोरेंसिक्स मूल वीडियो डेटा सेट से ली गई यादृच्छिक लोगों की 10% वीडियो क्लिप का उपयोग करके अनुकूलित किया गया है। एसवीएम को 10-सेकंड क्लिप को ओवरलैप करने से निकाले गए 190 विशेषताओं पर प्रशिक्षित किया जाता है

परिणाम इस दृष्टिकोण की प्रभावकारिता को दिखाते हैं कि अमेरिकी राजनेताओं की एक बड़ी संख्या में हिलेरी क्लिंटन, बराक ओबामा, बर्नी सैंडर्स, डोनाल्ड ट्रम्प और एलिजाबेथ वारेन के कई समूह हैं।

प्रमुख विचार
निम्नलिखित उद्देश्यों को कागज में लेखकों द्वारा प्रदर्शित किया गया था:

दिखाएँ कि जब लोग बोलते हैं, तो वे चेहरे और सिर के आंदोलनों के अपेक्षाकृत अलग पैटर्न प्रदर्शित करते हैं
दिखाएँ कि तीनों प्रकार के गहरे फेक का निर्माण इन पैटर्नों को बाधित करने के लिए होता है क्योंकि भावों को एक प्रतिरूपण (फेस-स्वैप और कठपुतली-मास्टर) द्वारा नियंत्रित किया जाता है या मुंह को बाकी चेहरे (लिप-सिंक) से अलग कर दिया जाता है
यह दृष्टिकोण, पिछले दृष्टिकोणों के विपरीत, लॉन्ड्रिंग के लिए लचीला है क्योंकि यह अपेक्षाकृत मोटे मापों पर निर्भर करता है जो आसानी से नष्ट नहीं होते हैं, और गहरे फेक के सभी तीन रूपों का पता लगाने में सक्षम हैं। बड़े पैमाने पर इस पद्धति की सफलता उस डेटासेट की विविधता पर निर्भर करती है, जो इस गहरे नकली हमले के लिए लक्षित लक्ष्यों के इकट्ठा किया जा रहा है

बहुत सी गलत सूचना प्रसारित हुई है और इसमें शामिल संस्थाओं की लोकप्रियता खराब हो गई है। यह आभासी जंगल की आग उपयोगकर्ताओं को सच्चाई से अलग करती है और वे आमतौर पर अपने स्वयं के प्रतिध्वनि कक्षों में समाप्त हो जाते हैं। जैसा कि विश्व मीडिया का ध्यान अमेरिका में चुनावों की ओर जाता है, संभवत: बेईमानी से खेलने के प्रयास होंगे और डेटा को क्यूरेट करने के लिए आसानी से उपलब्ध उपकरण होना लगभग अनिवार्य है।

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