אוסטרליה מפתחת כלי לחשיפת קולות דיפפייק מזויפים

Úc phát triển công cụ vạch trần giọng nói giả bằng deepfake - Ảnh 1. — אוסטרליה מפתחת טכנולוגיית בינה מלאכותית לזיהוי אודיו דיפפייק בדיוק כמעט מוחלט - צילום איור: רויטרס

מדענים בארגון המחקר המדעי והתעשייתי של חבר העמים (CSIRO), באוניברסיטת הפדרציה של אוסטרליה ובאוניברסיטת RMIT פיתחו בהצלחה שיטה לגילוי דיפפייקס של אודיו בדיוק וגמישות יוצאי דופן.

הטכניקה החדשה, הנקראת Rehearsal with Auxiliary-Informed Sampling (RAIS), תוכננה במיוחד לזיהוי אודיו מזויף עמוק, איום גובר בפשעי סייבר, עם סיכונים הכוללים עקיפת מערכות אימות ביומטריות קוליות, התחזות והפצת מידע שגוי, כך מסרה CSIRO.

טכניקות RAIS לא רק קובעות את האותנטיות של רצועת שמע, אלא גם מבטיחות שמירה על ביצועים גבוהים, גם כאשר התקפות זיוף ממשיכות להתפתח ולהשתנות.

ד"ר קריסטן מור, שותפה למחברת המחקר ב-Data61 - יחידת הנתונים והדיגיטל של CSIRO, שיתפה כי מטרת הצוות היא לפתח מערכת זיהוי שיכולה לעדכן דגימות דיפפייק חדשות מבלי שיהיה צורך לאמן מחדש את המודל מאפס, ובכך למנוע את התופעה של שוכח נתונים ישנים על ידי המודל בעת כוונון עדין.

RAIS פותר את הבעיה הזו על ידי בחירה ואחסון אוטומטיים של קבוצה קטנה ומגוון של דיפ-פייקים קודמים, כולל תכונות שמע נסתרות, כדי לעזור לבינה המלאכותית ללמוד סוגי דיפ-פייקים חדשים תוך שמירה על ידע על סוגי דיפ-פייקים ישנים, הסביר מור.

באופן ספציפי, RAIS פועל על סמך תהליך בחירה חכם המייצר "תוויות עזר" עבור כל דגימת שמע. שילוב תוויות עזר אלו, במקום פשוט לתייג אותן כ"אמיתיות" או "מזויפות", מבטיח מערך נתונים עשיר ומגוון של אימון. מנגנון זה משפר משמעותית את יכולתה של המערכת לזכור ולהסתגל לאורך זמן.

לפי CSIRO, במהלך הבדיקות, RAIS עלתה על שיטות אחרות עם שיעור שגיאה ממוצע של 1.95% בחמש בדיקות רצופות. קוד המקור לטכניקה זו הועמד לרשותכם ב-GitHub - אתר המתמחה באחסון קוד מקור מקוון המבוסס על פלטפורמת Git.

חזרה לנושא

VNA

מקור: https://tuoitre.vn/uc-phat-trien-cong-cu-vach-tran-giong-noi-gia-bang-deepfake-20251112092232468.htm