オーストラリア、偽のディープフェイク音声を暴くツールを開発

RAIS テクノロジーは、ディープフェイク攻撃の形態が進化し続けても、偽の音声を高精度で検出するのに役立ちます。

オーストラリア、ディープフェイク音声をほぼ絶対的な精度で検出するAI技術を開発 - イラスト写真：ロイター

連邦科学産業研究機構（CSIRO）、オーストラリア連邦大学、RMIT大学の科学者らが、優れた精度と適応性で音声ディープフェイクを検出する方法の開発に成功した。

CSIROによると、「補助情報サンプリングによるリハーサル（RAIS）」と呼ばれるこの新技術は、音声生体認証システムの回避、なりすまし、誤情報の拡散などのリスクを伴うサイバー犯罪における脅威が高まっているディープフェイク音声を検出するために特別に設計されているという。

RAIS 技術は、オーディオ トラックの真正性を判断するだけでなく、なりすまし攻撃が進化、変化し続けても高いパフォーマンスが維持されることを保証します。

CSIROのデータおよびデジタル部門であるData61の研究の共著者であるクリステン・ムーア博士は、チームの目標は、モデルを最初から再トレーニングすることなく新しいディープフェイクのサンプルを更新できる検出システムを開発し、微調整時にモデルが古いデータを忘れる現象を回避することだと語った。

RAISは、隠された音声特徴を含む、以前のディープフェイクの小規模で多様なセットを自動的に選択して保存することでこの問題を解決し、AIが古いディープフェイクの知識を保持しながら新しいタイプのディープフェイクを学習できるようにしているとムーア氏は説明した。

具体的には、RAISは、各音声サンプルに対して「補助ラベル」を生成するインテリジェントな選択プロセスに基づいて動作します。これらの補助ラベルを単に「本物」または「偽物」とラベル付けするのではなく、組み合わせることで、豊富で多様な学習データセットが確保されます。このメカニズムにより、システムの記憶能力と経時的な適応能力が大幅に向上します。

CSIROによると、RAISはテストにおいて、5回の連続テストで平均エラー率が1.95%と、他の手法よりも優れた性能を示しました。この手法のソースコードは、Gitプラットフォームをベースとしたオンラインソースコードストレージに特化したサイトであるGitHubで公開されています。

トピックに戻る

VNA

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