Разоблачение дипфейков: предсказание будущего кадра

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обнаружению и локализации дипфейков объединяет анализ аудио и видео, предсказывая будущие кадры для выявления несоответствий.

🐢

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

Бесплатный Телеграм канал
Предложенный конвейер извлекает одномодальные представления и объединяет их для создания кросс-модальных признаков, при этом три модуля маскированного предсказания выявляют внутри- и межмодальные несоответствия путём предсказания признаков следующего кадра и фиксации отклонений между предсказанными и фактическими значениями, после чего внутри- и межмодальные признаки объединяются посредством чередующихся слоёв кросс-внимания, что позволяет использовать полученный объединённый выход для обнаружения дипфейков или временной локализации.
Предложенный конвейер извлекает одномодальные представления и объединяет их для создания кросс-модальных признаков, при этом три модуля маскированного предсказания выявляют внутри- и межмодальные несоответствия путём предсказания признаков следующего кадра и фиксации отклонений между предсказанными и фактическими значениями, после чего внутри- и межмодальные признаки объединяются посредством чередующихся слоёв кросс-внимания, что позволяет использовать полученный объединённый выход для обнаружения дипфейков или временной локализации.

Предлагается одностадийная система, использующая маскированное предсказание, кросс-модальное слияние признаков и конволюционную внимательность для точного обнаружения и локализации поддельных видео.

Несмотря на прогресс в области обнаружения дипфейков, существующие мультимодальные подходы часто требуют предварительного обучения на больших объемах реальных данных и могут быть уязвимы к манипуляциям, сохраняющим аудиовизуальную синхронность. В данной работе, ‘Next-Frame Feature Prediction for Multimodal Deepfake Detection and Temporal Localization’, предлагается новый одностадийный фреймворк, использующий предсказание признаков будущих кадров и механизм внимания для выявления несоответствий как внутри, так и между аудио- и видеопотоками. Это позволяет не только повысить обобщающую способность модели, но и точно локализовать сегменты дипфейков во времени. Способна ли предложенная методика обеспечить надежную защиту от постоянно совершенствующихся методов создания дипфейков и стать основой для систем автоматической верификации контента?

Враг внутри: Эволюция дипфейков и подрыв доверия

Современные синтетические медиа, создаваемые с помощью передовых генеративных моделей, достигают беспрецедентного уровня реалистичности, что представляет растущую угрозу для доверия и безопасности в различных сферах. Изначально заметные артефакты, указывающие на манипуляции, становятся всё сложнее обнаружимыми, что затрудняет отделение правдивого контента от подделок. Эта тенденция подрывает уверенность в визуальных доказательствах, будь то новостные репортажи, судебные процессы или личная коммуникация, создавая благодатную почву для дезинформации, мошенничества и политических манипуляций. По мере совершенствования технологий генерации, задача подтверждения подлинности медиа становится всё более сложной и требующей разработки принципиально новых подходов к верификации контента.

Современные методы обнаружения дипфейков, основанные на анализе артефактов сжатия или несоответствий в освещении, все чаще оказываются неэффективными перед лицом стремительного развития генеративных моделей. Усовершенствованные алгоритмы, создающие гиперреалистичные подделки, успешно обходят существующие системы защиты, что ставит под угрозу достоверность визуальной информации. В связи с этим, возникает острая необходимость в разработке принципиально новых, более устойчивых и адаптивных решений, способных не только идентифицировать манипулированный контент, но и предвидеть появление новых техник подделки, постоянно совершенствуясь в ответ на эволюцию дипфейк-технологий. Акцент делается на методах, использующих глубокое обучение и анализ семантического содержания, чтобы различать подлинные и сгенерированные изображения и видео, а также на создании систем, способных к самообучению и адаптации к новым угрозам.

Определение точного момента и области видеозаписи, где произошли манипуляции, – так называемая темпоральная локализация – становится критически важным аспектом оценки достоверности видеодоказательств. В отличие от простой детекции, указывающей лишь на факт подделки, темпоральная локализация позволяет установить, какие именно фрагменты видео были изменены, что необходимо для понимания намерений создателя и степени влияния фальсификации. Исследования в этой области направлены на разработку алгоритмов, способных не просто выявлять deepfake, но и точно указывать на кадры, подвергшиеся модификации, что особенно важно в судебных разбирательствах, журналистских расследованиях и в контексте информационной безопасности. Точное определение временных границ изменений позволяет отделить подлинные фрагменты от сфабрикованных, обеспечивая более объективную оценку представленных видеоматериалов и повышая уровень доверия к визуальной информации.

Извлечение признаков на основе маскированного предсказания позволяет выявлять внутри- и межмодальные несоответствия между предсказанными и фактическими признаками кадров с использованием локального свёрточного внимания, а применение контрастивной функции потерь на уровне кадров повышает способность модели различать реальные и манипулированные кадры.
Извлечение признаков на основе маскированного предсказания позволяет выявлять внутри- и межмодальные несоответствия между предсказанными и фактическими признаками кадров с использованием локального свёрточного внимания, а применение контрастивной функции потерь на уровне кадров повышает способность модели различать реальные и манипулированные кадры.

Многомерный взгляд: Комбинирование аудио и видео для надёжного обнаружения

Предлагаемый многомодальный фреймворк для обнаружения дипфейков и временной локализации объединяет аудио- и визуальную информацию для повышения точности. В отличие от подходов, использующих отдельные каналы данных, данная система одновременно анализирует как визуальные, так и звуковые характеристики, что позволяет выявлять несоответствия и манипуляции, которые могут быть незаметны при анализе только одного типа данных. Комбинирование модальностей способствует более надежному обнаружению дипфейков, особенно в сценариях, где визуальные артефакты минимальны или замаскированы, а несоответствия проявляются в аудиопотоке, или наоборот. Это позволяет не только идентифицировать факт подделки, но и определить временные рамки манипуляций в видео- или аудиоматериале.

В предлагаемой системе используется обучение в один этап (single-stage training) для одновременного анализа аудио- и визуальных данных, что позволяет выявлять несоответствия между ними. Такой подход отличается от традиционных методов, требующих предварительного обучения отдельных моделей для обработки аудио и видео, что может приводить к потере информации о взаимосвязях между модальностями. Обучение в один этап способствует более эффективному извлечению признаков, отражающих согласованность между аудио- и визуальными потоками, и улучшает обобщающую способность модели, особенно в условиях вариативности данных и различных типов манипуляций.

В основе предложенной системы обнаружения дипфейков лежит модель AV-Hubert, использующая для извлечения признаков из визуального и аудио потоков отдельные энкодеры. Визуальные данные обрабатываются с помощью ResNet-18, обеспечивающего эффективное кодирование изображений. Для обработки аудио используется ViT (Vision Transformer) энкодер, адаптированный для последовательностей звуковых волн. Такое разделение позволяет оптимизировать процесс извлечения признаков для каждого модальности, повышая общую производительность и эффективность системы.

Для создания объединенного представления мультимодальных данных визуальные и звуковые кодировки объединяются и обрабатываются линейными слоями.
Для создания объединенного представления мультимодальных данных визуальные и звуковые кодировки объединяются и обрабатываются линейными слоями.

Поиск следов: Маскированное предсказание как детектор несоответствий

Модуль извлечения признаков на основе маскированного предсказания прогнозирует признаки будущих кадров видеопоследовательности. Отклонения между предсказанными и фактическими признаками свидетельствуют о возможной фальсификации или манипуляции с видео. Данный подход позволяет выявлять несоответствия, которые могут быть незаметны при визуальном осмотре, поскольку модель обучена реконструировать ожидаемое развитие видеоряда. Более значительные расхождения указывают на более вероятное вмешательство, что делает данный метод эффективным инструментом для обнаружения подделок и проверки целостности видеоданных.

Модуль извлечения признаков на основе маскированного предсказания использует каузальный Transformer Encoder для обработки информации из прошлых кадров. Этот энкодер преобразует последовательность входных кадров в векторное представление, учитывая временную зависимость и причинно-следственные связи. Полученное представление затем подается на каузальный Transformer Decoder, который предсказывает признаки будущих кадров. Использование каузальной архитектуры гарантирует, что предсказания основываются исключительно на информации из прошлых кадров, что критически важно для выявления несоответствий, вызванных манипуляциями с видео.

Для повышения точности обнаружения незначительных манипуляций с видео, модуль использует механизмы внимания, ориентированные на локальные временные окна и сверточные слои. Внимание, основанное на локальных окнах, позволяет модели концентрироваться на небольших участках видеопоследовательности, выявляя изменения во времени. Сверточные слои эффективно извлекают локальные признаки, важные для определения тонких искажений. Эффективность этих механизмов дополнительно повышается за счет использования кросс-внимания, позволяющего модели устанавливать связи между различными частями видеопоследовательности и учитывать глобальный контекст при анализе временных взаимосвязей.

Функция контрастивной потери на уровне фреймов направлена на обучение модели созданию устойчивых и различимых представлений видеоданных. Этот подход предполагает минимизацию расстояния между представлениями исходных фреймов и максимизацию расстояния между представлениями фреймов, полученных из разных видео или подвергшихся манипуляциям. В процессе обучения модель учится выделять ключевые признаки, которые позволяют отличать аутентичные фрагменты видео от поддельных, повышая тем самым ее способность к обнаружению несоответствий и фальсификаций. Эффективность контрастивной потери заключается в ее способности формировать компактные представления, устойчивые к шуму и вариациям, что критически важно для надежного обнаружения манипуляций.

Для формирования регрессионного выхода объединяются признаки, извлеченные из модулей маскированного предсказания внутри и между модальностями, после чего они обрабатываются адаптированной моделью UMMAFormer.
Для формирования регрессионного выхода объединяются признаки, извлеченные из модулей маскированного предсказания внутри и между модальностями, после чего они обрабатываются адаптированной моделью UMMAFormer.

Подтверждение эффективности: Тестирование на различных наборах данных

Предложенная модель была обучена и протестирована на наборе данных FakeAVCeleb, где достигнута точность до 92%. Оценка проводилась с использованием стандартных метрик, позволяющих количественно определить способность модели к корректной идентификации и верификации аудиовизуальных данных. Достигнутый уровень точности указывает на эффективную работу предложенного фреймворка в решении задачи распознавания подделок аудиовизуального контента на данном наборе данных.

Для повышения устойчивости и снижения предвзятости модели, обучающий набор данных был расширен с использованием датасета VoxCeleb2. VoxCeleb2 содержит большое количество аудиозаписей речи различных дикторов, что позволило увеличить разнообразие данных и улучшить способность модели обобщать информацию, полученную на FakeAVCeleb. Добавление данных VoxCeleb2 позволило снизить зависимость модели от специфических характеристик исходного датасета и повысить ее производительность при работе с данными, отличающимися по качеству записи, акценту и другим параметрам.

Модель продемонстрировала 100% точность на наборе данных KoDF, что свидетельствует о высокой обобщающей способности. Данный результат указывает на способность модели эффективно применять полученные знания к новым, ранее не встречавшимся данным, что является критически важным показателем для практического применения в реальных сценариях. Успешное прохождение тестов на KoDF подтверждает устойчивость модели к вариациям в данных и её способность к корректной классификации даже при изменении условий.

На наборе данных LAV-DF предложенная система демонстрирует передовые результаты в задаче временной локализации, достигая средней точности (AP) в 19.82% при пороге пересечения над объединением (IoU) в 95%. Этот показатель превосходит результаты базовой модели UMMAFormer на 19.82%, что подтверждает эффективность предложенного подхода к обнаружению и локализации поддельных фрагментов в видеоматериалах.

Анализ тепловых карт, полученных из набора данных KoDF, выявил существенные расхождения между предсказанными и фактическими признаками для визуального канала, незначительные для аудиоканала и умеренные для кросс-модальных признаков.
Анализ тепловых карт, полученных из набора данных KoDF, выявил существенные расхождения между предсказанными и фактическими признаками для визуального канала, незначительные для аудиоканала и умеренные для кросс-модальных признаков.

Взгляд в будущее: Этика, инновации и защита от дезинформации

Представленная работа закладывает прочный фундамент для создания более устойчивых и точных систем обнаружения дипфейков. Разработанный подход демонстрирует значительное улучшение в идентификации манипулированных изображений и видео, превосходя существующие методы по ряду ключевых показателей. Этот прогресс достигается благодаря инновационной архитектуре сети и усовершенствованным алгоритмам анализа, позволяющим выявлять даже самые сложные и реалистичные подделки. Полученные результаты не только повышают эффективность обнаружения, но и открывают возможности для дальнейших исследований в области защиты от дезинформации и обеспечения достоверности цифрового контента. Данное исследование является важным шагом на пути к разработке надежных инструментов, способных противостоять растущей угрозе дипфейков и поддерживать доверие к визуальной информации.

Дальнейшие исследования направлены на разработку более эффективных архитектур для обнаружения дипфейков, стремясь к снижению вычислительных затрат и повышению скорости анализа. Особое внимание уделяется интеграции дополнительных модальностей данных, таких как текстовое сопровождение и метаданные, связанные с цифровым контентом. Предполагается, что анализ этих дополнительных источников информации позволит значительно повысить точность обнаружения манипуляций, поскольку дипфейки часто не учитывают несоответствия между визуальным рядом, текстом и контекстуальными данными. Комбинирование различных типов данных позволит создать более надежные и устойчивые системы, способные выявлять даже наиболее изощренные подделки.

Осознание этических аспектов, связанных с технологией дипфейков, приобретает первостепенное значение для смягчения потенциального вреда и стимулирования ответственной инновационной деятельности. Разработка и распространение дипфейков несет в себе риски манипулирования общественным мнением, нанесения ущерба репутации и даже подрыва доверия к средствам массовой информации. Поэтому крайне важно, чтобы параллельно с техническим прогрессом в области создания дипфейков, осуществлялось активное обсуждение и выработка этических норм и регуляторных механизмов, обеспечивающих прозрачность, подотчетность и защиту прав граждан. Необходимо учитывать, что дипфейки могут использоваться для дезинформации, клеветы и шантажа, что требует разработки эффективных мер противодействия и защиты от злоупотреблений. Игнорирование этических соображений может привести к серьезным последствиям для общества, в то время как проактивный подход к решению этих вопросов позволит использовать потенциал технологии дипфейков в позитивных целях, например, в сфере образования, искусства и развлечений.

Надёжное обнаружение и точное определение областей манипуляций в цифровом контенте приобретает первостепенное значение для сохранения доверия к медиа и защиты общества от дезинформации. Способность не просто выявлять подделку, но и локализовать изменения, позволяет оценить степень вмешательства и понять, какие именно элементы контента скомпрометированы. Это особенно важно в контексте растущего распространения дипфейков и других видов цифровых манипуляций, которые могут использоваться для распространения ложных сведений, нанесения ущерба репутации или даже подрыва демократических процессов. Разработка технологий, способных детально анализировать цифровые данные и выявлять даже самые незначительные искажения, является ключевым шагом в борьбе с дезинформацией и поддержании информационной безопасности.

Исследование, посвященное обнаружению дипфейков, неизбежно натыкается на тот факт, что любая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Предложенный подход с предсказанием будущих кадров и кросс-модальным объединением признаков – элегантная попытка выявить несостыковки, но продакшен всегда найдет способ сломать даже самую изящную теорию. Как говорил Дэвид Марр: «В конечном счете, суть познания состоит в создании моделей, которые позволяют нам предсказывать будущие состояния». В данном случае, предсказание будущих кадров – это попытка построить такую модель, но и она не застрахована от ошибок и уязвимостей, которые неизбежно возникнут в реальных условиях. Впрочем, это лишь продлевает страдания системы, а не решает проблему.

Куда это всё ведёт?

Представленный подход, безусловно, добавляет ещё один уровень сложности в бесконечную гонку вооружений с создателями дипфейков. Однако, если присмотреться, становится ясно: предсказание следующего кадра – это лишь попытка формализовать понятие «правдоподобия». А правдоподобие, как известно, величина субъективная и контекстно-зависимая. Продакшен найдёт способ обмануть даже самую изящную модель, подсунув видеоряд, который «правдоподобен» для конкретной целевой аудитории, но абсолютно абсурден с научной точки зрения. Багтрекер скоро пополнится новыми записями.

Более того, акцент на аудио-визуальном анализе неизбежно столкнётся с проблемой мультимодальных атак. Создатели дипфейков не станут ждать, пока система научится обнаруживать несоответствия между звуком и изображением – они просто начнут генерировать более реалистичные аудиодорожки, или, что вероятнее, будут использовать новые модальности – тактильные ощущения, обоняние, даже нейронные сигналы. И тогда придётся решать задачу обнаружения дипфейков в многомерном пространстве, где количество возможных атак экспоненциально растёт.

В конечном итоге, вся эта работа – лишь временная передышка. Мы не строим неуязвимую систему – мы откладываем неизбежное. И, возможно, самое главное, что стоит помнить: «скрам» не сделает процесс обнаружения дипфейков более управляемым, он лишь создаст иллюзию контроля над хаосом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10212.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-15 22:33