Глубокие подделки под прицелом: как ИИ распознает «следы» редактирования изображений?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование оценивает эффективность современных алгоритмов обнаружения сгенерированного ИИ контента в выявлении локализованных изменений, таких как «зарисовка» или «восстановление» участков изображения.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Исследование демонстрирует, что модель DINOv2 успешно восстанавливает недостающие фрагменты изображений в ряде случаев, однако существуют сценарии, в которых ее работа приводит к неточным результатам, что указывает на ограничения в ее способности к обобщению и адаптации к различным типам маскированных данных.

Оценка способности детекторов выявлять манипуляции с изображениями, выполненные с помощью алгоритмов «image inpainting».

Несмотря на значительный прогресс в обнаружении полностью сгенерированных изображений, оценка устойчивости детекторов к локализованным манипуляциям остается недостаточно изученной. В работе ‘Detecting Localized Deepfakes: How Well Do Synthetic Image Detectors Handle Inpainting?’ проводится систематическая оценка современных детекторов на задаче выявления локального редактирования изображений посредством inpainting. Эксперименты показали, что модели, обученные на разнообразных генераторах, демонстрируют частичную переносимость к inpainting-редактированию, особенно при работе с крупными областями изменений. Смогут ли эти детекторы эффективно адаптироваться к более тонким и реалистичным локальным манипуляциям, представляющим растущую угрозу в сфере кибербезопасности?

Эволюция ИИ-Генерируемой Визуализации и Вызовы Аутентификации

В последние годы наблюдается стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, таких как Firefly и Diffusion Models, что привело к беспрецедентному качеству и реалистичности создаваемых изображений. Эти модели, использующие сложные алгоритмы машинного обучения, способны генерировать изображения, практически неотличимые от фотографий, сделанных человеком. Особенностью данных моделей является их способность не только воспроизводить существующие стили, но и создавать совершенно новые визуальные концепции, открывая широкие возможности в области искусства, дизайна и медиа. Улучшение качества генерируемых изображений происходит экспоненциально, благодаря увеличению вычислительных мощностей и совершенствованию алгоритмов, что ставит перед обществом новые вызовы, связанные с аутентификацией контента и борьбой с дезинформацией.

В связи с экспоненциальным ростом количества изображений, созданных искусственным интеллектом, возникает острая необходимость в надежных методах выявления контента, сгенерированного ИИ. Эта потребность продиктована растущей угрозой дезинформации и подделок, которые могут подорвать доверие к визуальной информации. Разработка эффективных инструментов для обнаружения ИИ-генерируемых изображений становится критически важной для защиты от манипуляций, сохранения целостности данных и обеспечения подлинности визуального контента в цифровой среде. Отсутствие таких инструментов может привести к распространению ложных нарративов и негативно повлиять на общественное мнение и процессы принятия решений.

Существующие методы выявления контента, сгенерированного искусственным интеллектом, сталкиваются со значительными трудностями в обеспечении надежной и универсальной работы. Проблема заключается в постоянном совершенствовании генеративных техник, которые делают изображения все более реалистичными и сложными для отличия от фотографий, сделанных человеком. Более того, стандартные методы обработки изображений, такие как сжатие JPEG, вносят искажения, которые могут сбить с толку алгоритмы обнаружения и привести к ложным срабатываниям. Это означает, что системы, обученные на определенном типе сгенерированных изображений или с учетом конкретных артефактов сжатия, часто оказываются неэффективными при анализе новых изображений, созданных с использованием других техник или подвергшихся иной обработке. Таким образом, для эффективной борьбы с распространением дезинформации и обеспечения подлинности визуального контента необходимы более устойчивые и адаптивные методы обнаружения.

Анализ распределения процентного соотношения замаскированных областей в различных генеративных моделях показывает схожие закономерности, что позволило объединить модели с идентичными распределениями для наглядности.

Самообучение как Фундамент Надёжной Извлечение Признаков

Самообучающееся обучение (Self-Supervised Learning) представляет собой эффективный метод тренировки визуальных трансформеров, таких как DINOv2 и DINOv3, который позволяет обходиться без больших объемов размеченных данных. Вместо ручной аннотации изображений, модели обучаются извлекать полезные признаки, решая задачи, сформулированные на основе самой структуры данных — например, предсказывая искаженные части изображения или взаимосвязи между различными фрагментами. Этот подход позволяет моделям осваивать общие закономерности визуального мира, что делает их устойчивыми к изменениям освещения, масштаба и перспективы, а также позволяет эффективно переносить полученные знания на другие задачи компьютерного зрения. Использование самообучающегося обучения значительно снижает зависимость от дорогостоящей и трудоемкой ручной разметки данных, что делает обучение моделей более экономичным и масштабируемым.

Модели самообучения, такие как DINOv2 и DINOv3, извлекают информативные признаки непосредственно из неразмеченных изображений, формируя представления, устойчивые к различным преобразованиям и шумам. Этот процесс позволяет моделям выявлять закономерности и особенности, присущие как реальным изображениям, так и изображениям, сгенерированным искусственным интеллектом. В результате, полученные признаки оказываются переносимыми и эффективными для задач обнаружения сгенерированного контента, поскольку они отражают фундаментальные различия в структуре и характеристиках между этими двумя типами изображений. Способность моделей к обобщению и извлечению значимых признаков без явной разметки данных существенно повышает их надежность и адаптивность в различных сценариях применения.

Использование моделей DINOv2 и DINOv3 в сочетании с платформой AI-GenBench обеспечивает стандартизированную методологию оценки производительности систем обнаружения контента, сгенерированного искусственным интеллектом. В частности, модель DINOv3 ViT-L/16 демонстрирует значение AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic curve) в 0.86 на наборе данных BR-Gen, что свидетельствует о высокой точности в различении реальных изображений и изображений, созданных ИИ. Данный подход позволяет проводить объективное сравнение различных алгоритмов и моделей, используемых для обнаружения сгенерированного контента.

Сравнение результатов работы различных генераторов показывает их способность к восстановлению поврежденных изображений.

Верификация Методов Обнаружения на Разнообразных Наборах Данных

Наборы данных, такие как TGIF Dataset, TGIF-2 Dataset и BR-Gen Dataset, предоставляют стандартизированные эталоны для оценки эффективности методов обнаружения контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Эти наборы данных содержат изображения, подвергшиеся различным манипуляциям, включая локальное редактирование, инпейнтинг и полную регенерацию, что позволяет оценить способность алгоритмов выявлять артефакты, характерные для AI-генерируемых изображений. Использование этих наборов данных обеспечивает возможность сравнительной оценки различных детекторов и отслеживания прогресса в области выявления AI-контента, а также позволяет выявить слабые места существующих алгоритмов в зависимости от типа манипуляций.

Наборы данных, такие как TGIF, TGIF-2 и BR-Gen, включают в себя изображения, подвергшиеся различным манипуляциям, включая инпейнтинг (восстановление участков изображения), локализованное редактирование и полную регенерацию. Эти манипуляции специально разработаны для проверки способности алгоритмов обнаружения сгенерированного ИИ выявлять тонкие артефакты, которые могут указывать на искусственное происхождение изображения. Разнообразие применяемых техник позволяет оценить устойчивость детекторов к различным видам изменений и определить их эффективность в обнаружении даже незначительных искажений, возникающих в процессе генерации или редактирования изображений.

Современные предварительно обученные детекторы демонстрируют результаты на уровне $AUROC$ 0.86 с использованием DINOv3 ViT-L/16 и 0.83 с использованием DINOv2 ViT-L/14 на наборе данных BR-Gen, что свидетельствует о конкурентоспособной производительности в задачах обнаружения локализованной реставрации изображений. При этом, точность обнаружения на изображениях с большими замаскированными областями (более 50%) стабильно превышает $AUROC$ 0.65, в то время как при полной регенерации изображений с небольшими замаскированными областями (менее 20%) точность обнаружения снижается ниже 0.5.

Чем больше площадь модифицированной области изображения, тем легче обнаруживаются артефакты, что подтверждается увеличением значения AUROC.

Перспективы Развития: Повышение Устойчивости и Обобщающей Способности

По мере развития передовых техник восстановления изображений, таких как используемые в Flux Models, возникает потребность в усовершенствованных методах обнаружения. Эти модели способны создавать правдоподобные фрагменты изображений, заполняя отсутствующие или поврежденные области с высокой степенью реалистичности. Соответственно, существующие алгоритмы обнаружения становятся менее эффективными, поскольку им требуется распознавать всё более тонкие и правдоподобные искажения. Для противодействия этому, разрабатываются новые подходы, основанные на анализе статистических аномалий, несоответствий в текстурах и других признаках, которые могут указывать на вмешательство искусственного интеллекта. Перспективные исследования направлены на создание детекторов, устойчивых к различным типам инпейнтинга и способных адаптироваться к новым, ещё более совершенным генеративным моделям, что является ключевым для поддержания доверия к визуальной информации.

Перенос обучения играет ключевую роль в адаптации моделей обнаружения к новым и ранее не встречавшимся техникам генерации контента, значительно повышая их способность к обобщению. Этот подход позволяет использовать знания, полученные при анализе существующих методов создания изображений, для эффективной идентификации контента, сгенерированного совершенно новыми алгоритмами. Вместо того чтобы обучать модель с нуля для каждого нового типа генеративных техник, перенос обучения позволяет быстро адаптировать существующие модели, используя лишь ограниченное количество новых данных. Это особенно важно в условиях стремительного развития области искусственного интеллекта, где постоянно появляются всё более совершенные и реалистичные методы генерации изображений. Благодаря переносу обучения, системы обнаружения становятся более устойчивыми к изменениям и способны эффективно распознавать поддельный контент, даже если он создан с использованием неизвестных ранее алгоритмов.

Для поддержания надежной защиты от всё более реалистичного контента, созданного искусственным интеллектом, необходим комплексный подход. Он предполагает использование устойчивых методов извлечения признаков, позволяющих выделить ключевые характеристики, отличающие подлинные изображения от сгенерированных. Крайне важна также диверсификация обучающих наборов данных, включающая широкий спектр примеров и сценариев, чтобы модели могли эффективно обобщать полученные знания. Наконец, адаптивные стратегии обучения, способные оперативно реагировать на появление новых генеративных техник и подстраиваться под изменяющиеся условия, являются ключевым элементом в построении действительно устойчивой системы защиты. Только сочетание этих трех компонентов позволит эффективно противостоять постоянно совершенствующимся алгоритмам генерации изображений и видео.

Исследование показывает, что существующие детекторы синтетического контента демонстрируют неплохую производительность при обнаружении масштабных манипуляций с изображениями, однако их точность значительно снижается при выявлении локализованных изменений, таких как inpainting. Данный факт подчеркивает необходимость разработки более устойчивых алгоритмов, способных анализировать изображения на уровне отдельных пикселей и учитывать контекст изменений. Как однажды заметил Ян ЛеКун: «Машинное обучение — это математика, а не магия». Это высказывание особенно актуально в контексте данной работы, ведь лишь строгое математическое обоснование и доказательство корректности алгоритма позволит создать действительно надежную систему обнаружения подделок, способную противостоять все более изощренным методам манипулирования изображениями.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, демонстрируя уязвимость существующих детекторов синтетического контента перед локализованным редактированием изображений, лишь подчеркивает фундаментальную проблему: обнаружение не является решением. Детекторы, как и любые эвристические алгоритмы, подвержены обходу. Более того, акцент на обнаружении, а не на верификации, создает иллюзию безопасности, когда истинная надежность отсутствует. В конечном итоге, алгоритм, успешно определяющий “подделку” на тестовом наборе данных, бесполезен, если он не способен доказать свою корректность в общем случае.

Перспективные направления исследований лежат в области математической строгости. Вместо эмпирической оценки производительности, необходимо разрабатывать методы, основанные на доказательстве отсутствия манипуляций. Например, анализ частотного спектра изображения с целью выявления артефактов, возникающих при интерполяции, или разработка криптографических схем, позволяющих подтвердить целостность изображения с момента его создания. Именно в математической дисциплине, а не в гонке за более сложными нейронными сетями, кроется истинная надежда.

В хаосе данных спасает только математическая дисциплина. Необходимо переосмыслить подход к проблеме, отказавшись от иллюзии “обнаружения” и сосредоточившись на создании систем, способных доказать подлинность контента. Иначе, борьба с дипфейками превратится в бесконечную гонку вооружений, где победа невозможна по определению.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16688.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 11:59