ऑस्ट्रेलिया ने फर्जी डीपफेक आवाजों को उजागर करने के लिए उपकरण विकसित किया

RAIS प्रौद्योगिकी उच्च सटीकता के साथ नकली ऑडियो का पता लगाने में मदद करती है, भले ही डीपफेक हमले के स्वरूप विकसित होते रहें।

Báo Tuổi Trẻ•12/11/2025

Úc phát triển công cụ vạch trần giọng nói giả bằng deepfake - Ảnh 1. — ऑस्ट्रेलिया ने डीपफेक ऑडियो का लगभग पूर्ण सटीकता से पता लगाने के लिए AI तकनीक विकसित की है - चित्रण फोटो: REUTERS

कॉमनवेल्थ साइंटिफिक एंड इंडस्ट्रियल रिसर्च ऑर्गनाइजेशन (सीएसआईआरओ), फेडरेशन यूनिवर्सिटी ऑस्ट्रेलिया और आरएमआईटी यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने उत्कृष्ट सटीकता और अनुकूलनशीलता के साथ ऑडियो डीपफेक का पता लगाने के लिए सफलतापूर्वक एक विधि विकसित की है।

सीएसआईआरओ ने कहा कि नई तकनीक, जिसे रिहर्सल विद ऑक्जिलरी-इन्फॉर्म्ड सैंपलिंग (आरएआईएस) कहा जाता है, विशेष रूप से डीपफेक ऑडियो का पता लगाने के लिए डिज़ाइन की गई है, जो साइबर अपराध में एक बढ़ता खतरा है, जिसमें वॉयस बायोमेट्रिक प्रमाणीकरण प्रणाली को दरकिनार करना, प्रतिरूपण और गलत सूचना फैलाना शामिल है।

RAIS तकनीकें न केवल ऑडियो ट्रैक की प्रामाणिकता निर्धारित करती हैं, बल्कि यह भी सुनिश्चित करती हैं कि उच्च प्रदर्शन बरकरार रहे, भले ही स्पूफिंग हमले लगातार विकसित और बदलते रहें।

डेटा61 - सीएसआईआरओ की डेटा और डिजिटल इकाई में अध्ययन के सह-लेखक डॉ. क्रिस्टन मूर ने बताया कि टीम का लक्ष्य एक ऐसी पहचान प्रणाली विकसित करना है जो मॉडल को नए सिरे से प्रशिक्षित किए बिना नए डीपफेक नमूनों को अपडेट कर सके, जिससे फाइन-ट्यूनिंग के दौरान मॉडल द्वारा पुराने डेटा को भूलने की घटना से बचा जा सके।

मूर ने बताया कि RAIS इस समस्या को स्वचालित रूप से पिछले डीपफेक के एक छोटे, विविध सेट का चयन और भंडारण करके हल करता है, जिसमें छिपे हुए ऑडियो फीचर्स भी शामिल हैं, जिससे AI को पुराने डीपफेक के ज्ञान को संरक्षित करते हुए नए डीपफेक प्रकारों को सीखने में मदद मिलती है।

विशेष रूप से, RAIS एक बुद्धिमान चयन प्रक्रिया पर आधारित है जो प्रत्येक ऑडियो नमूने के लिए "सहायक लेबल" उत्पन्न करती है। इन सहायक लेबलों को केवल "असली" या "नकली" के रूप में लेबल करने के बजाय, संयोजित करने से एक समृद्ध और विविध प्रशिक्षण डेटासेट सुनिश्चित होता है। यह तंत्र समय के साथ सिस्टम की याद रखने और अनुकूलन करने की क्षमता में उल्लेखनीय रूप से सुधार करता है।

सीएसआईआरओ के अनुसार, परीक्षण के दौरान, RAIS ने लगातार पाँच परीक्षणों में 1.95% की औसत त्रुटि दर के साथ अन्य विधियों से बेहतर प्रदर्शन किया। इस तकनीक का स्रोत कोड GitHub पर उपलब्ध कराया गया है - जो Git प्लेटफ़ॉर्म पर आधारित ऑनलाइन स्रोत कोड संग्रहण में विशेषज्ञता वाली एक साइट है।

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वीएनए

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