1. Дипфейки — сгенерированные алгоритмами «фотографии» людей — стали проблемой, поскольку их качество столь высоко, что уже почти неотличимо от реальных снимков. Это серьёзный вызов для систем защиты, для расследующих преступления работников полиции и так далее. Впрочем, пока ещё есть способы, как выявить подделку:
https://nplus1.ru/news/2021/03/12/deepfake
Американские исследователи предложили новый метод, позволяющий отличить дипфейковое изображение от настоящего. Он основан на сравнении отражений в глазах человека: на реальных фотографиях отражения почти идентичны, а в созданных нейросетью они сильно разнятся между глазами. Статья опубликована на arXiv.org.
В последние несколько лет технологии подмены лиц на фотографиях и создания фотографий несуществующих людей резко продвинулись вперед, и теперь обнаружить такие подделки стало очень сложно как людям, так и алгоритмам. Качество работы алгоритмов для создания дипфейков выросло настолько сильно, что государствам приходится принимать законы, запрещающие их применение, а компаниям — проводить конкурсы по созданию защиты от таких алгоритмов. Во многом быстрое развитие технологий в этой области связано с тем, что оно превратилось в классическое «противостояние щита и меча»: одни исследователи разрабатывают методы обнаружения дипфейков, а другие учитывают их наработки и создают новые алгоритмы, невосприимчивые к этим методам. Все это привело к тому, что сейчас работу лидирующих дипфейк-алгоритмов можно обнаружить лишь по небольшим артефактам на изображениях.
Исследователи из Университета Баффало под руководством Сывея Люя (Siwei Lyu) нашли новый недостаток, по которому можно отличить дипфейк от обычной фотографии — отражения в глазах. Поскольку глаза человека расположены гораздо ближе друг к другу, чем источник света, на реальной фотографии отражения в обоих глазах почти одинаковы за исключением редких случаев, например, если свет от одного из источников света попадает только на один глаз. Однако в алгоритмах для подмены или создания лиц нет физических ограничений, описывающих поведение отражений, поэтому на создаваемых ими изображениях отражения в глазах разнятся гораздо сильнее.
Добавлю от себя, что я не вижу технических препятствий, которые мешали бы донастроить нейросети с учётом этих требований.
2. Хорошая новость. Если враги попытаются отключить Россию от мирового интернета, Калининградская область останется надёжно связана с отечественным Рунетом:
http://ria.ru/20210217/svyaz-1597845480.html
"Ростелеком" завершил строительство первой подводной волоконно-оптической линии связи (ПВОЛС) Кингисепп - Калининград, напрямую соединив анклав с сетями РФ, минуя территории сопредельных государств, сообщила компания. <…>
Эксклав связала с остальной Россией волоконно-оптическая линия по дну Балтийского моря. Строительство завершилось сегодня. Теперь регион имеет доступ к высокоскоростной связи и без провайдеров прибалтийских государств.
Линию протянули из Кингисеппа. Протяженность составляет 1115 км, она 50 раз пересекается с газопроводами, силовыми кабелями и кабелями связи, например с “Северным потоком” и “Северным потоком 2”. Пока ее строили, саперы Балтийского флота уничтожили 7 морских мин.
К счастью, все настолько увлеклись спорами о «Северном потоке-2», что мало кто обратил внимание на этот важный проект, и ему не стали мешать.
3. Представители российской айти-отрасли предложили ввести налог на иностранные компании, вроде Гугла и Фейсбука, которые используют личные данные россиян (в том числе об их привычках и товарных предпочтениях), чтобы зарабатывать на продаже этих данных рекламодателям:
https://www.rt.com/russia/517211-tax-foreign-internet-giants/
Ютуб, принадлежащий Гуглу, зарабатывает на рекламе около 5 миллиардов долларов в год (367 540 миллионов рублей). Пожалуй, будет справедливо, если часть этой суммы пойдёт в российский бюджет.
← Ctrl ← Alt
Ctrl → Alt →
← Ctrl ← Alt
Ctrl → Alt →