"Программный комплекс, использующий алгоритмы обнаружения искажений, позволит автоматически выявлять следы внесенных в цифровое изображение или видеоряд изменений и определит степень достоверности предложенного к анализу цифрового материала", - поясняют в вузе.

В большинстве своем современные дипфейк-технологии позволяют заменить лицо человека в любом видеоролике или вложить ему в уста слова, которых он никогда не произносил. Такие подделки подрывают репутацию людей и служат инструментом шантажа и мошенничества. В Интернете размещено множество поддельных видео с известными людьми.

"По сути, мы разрабатываем инструмент для борьбы с фейковыми новостями, в которых используются так называемые дипфейки. Уже до конца этого года мы планируем создать на базе нашего университета веб-сервис, с помощью которого можно будет проверять подлинность тех или иных изображений и видеороликов. Любой сможет отправить на этот сайт фотографии или видео или указать ссылку, после чего веб-сервис с помощью нейросетей определит коэффициент достоверности представленного материала и, например, выявит признаки подделки", - рассказал доцент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета Андрей Кузнецов.

Ученый считает, что такой веб-сервис будет полезен людям, которые работают с большими объемами видеоданных, например, журналистам.

"Насколько мне известно, подобного проекта в России еще нет. Чтобы человек мог быстро просканировать видео, полученное, к примеру, из недостоверного источника - из какого-нибудь телеграм-канала, и если, скажем, веб-сервис присвоит этому видеоролику малый коэффициент доверия, то журналист не станет делать новость, не будет распространять фейк. Можно сказать, что наш проект - это попытка соблюдения своего рода информационной гигиены в Интернете", - отметил он.

В своей разработке самарские ученые предложили ряд оригинальных методов и подходов, которые включают в себя как классические математические методы обработки цифровых изображений и решения, основанные на специальных локальных признаках и механизмах предобработки, так и методы глубокого обучения, позволяющие настраивать нейронные сети для обнаружения отдельных искусственных изменений изображения.

Ранее сотрудники кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского университета разработали программу для проверки достоверности цифровых фотоснимков и оцифрованных документов.