Proactively enhancing detection methods and improving deepfake datasets
अलग-अलग चेहरे के हेरफेर के उदाहरण: पहली पंक्ति में मूल नमूने हैं जबकि दूसरी पंक्ति में फेसएप जैसे मोबाइल ऐप का उपयोग करके बनाए गए हेरफेर किए गए समकक्ष प्रस्तुत किए गए हैं।श्रेय:फोरेंसिक विज्ञान(2024)।डीओआई: 10.3390/फोरेंसिक्ससीआई4030021

SUNY पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट का एक नया अध्ययन डीपफेक डेटासेट का विस्तृत अवलोकन प्रदान करता है और शोधकर्ताओं, इंजीनियरों और चिकित्सकों के लिए मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करते हुए प्रमुख चुनौतियों की पहचान करता है।यह डीपफेक खतरों से प्रभावी ढंग से निपटने के लिए सक्रिय पहचान विधियों को विकसित करने और मौजूदा डेटासेट में सुधार करने के महत्व पर जोर देता है।

यह कार्य डिजिटल सूचना अखंडता को बनाए रखने और परिष्कृत के विरुद्ध फोरेंसिक जांच में सहायता के लिए महत्वपूर्ण हैधमकी.शोध हैप्रकाशितजर्नल मेंफोरेंसिक विज्ञान.

अध्ययन का नेतृत्व SUNY पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट के नेटवर्क और कंप्यूटर सुरक्षा के सहायक प्रोफेसर: साइबर सुरक्षा डॉ. जाहिद अख्तर और स्नातक छात्र थानवी लहरी पेंड्याला और विरिंची साई अथमाकुरी ने किया था।

उनका पेपर डीपफेक को पहचान की अदला-बदली, चेहरे की पुनर्रचना, विशेषता हेरफेर और संपूर्ण चेहरे के संश्लेषण में वर्गीकृत करता है, जिसमें बेहतर डेटासेट और मजबूत पहचान विधियों की आवश्यकता पर जोर दिया गया है।

मौजूदा ढाँचे संघर्ष करते हैंऔर प्रतिकूल हमलों का खतरा है, जिससे पता लगाने वाली प्रौद्योगिकियों में प्रगति की आवश्यकता होती है।लेखकों का सुझाव है कि भविष्य के शोध को व्यापक डेटासेट बनाने और पता लगाने के तरीकों की सटीकता, मजबूती और वास्तविक समय क्षमताओं को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

अधिक जानकारी:जाहिद अख्तर और अन्य, वीडियो और ऑडियो डीपफेक डेटासेट और डीपफेक टेक्नोलॉजी में खुले मुद्दे: कर्व से आगे रहना,फोरेंसिक विज्ञान(2024)।डीओआई: 10.3390/फोरेंसिक्ससीआई4030021

उद्धरण:सक्रिय रूप से पता लगाने के तरीकों को बढ़ाना और डीपफेक डेटासेट में सुधार करना (2024, 29 जुलाई)29 जुलाई 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-07-proactively-methods-depfake-datasets.html से

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