ディープフェイク まとめ。 ディープフェイクとは?注意点や問題点は?閲覧可能なサイトも紹介!

ディープフェイク(フェイクビデオ攻撃)とは?仕組みや事例、対策について徹底解説

ディープフェイク まとめ

参考動画:BuzzFeedVideo|有名なディープフェイク動画の例。 この偽動画を作成したのはコメディアンのJordan Peele氏(画面右に登場)とのこと。 フェイク動画の将来の危険性について警告しています。 ディープフェイクとは? によれば、 「ディープフェイク(deep fake)」とは、人工知能の重要技術である「ディープラーニング(deep learning)」と英語で捏造・にせものを意味する「フェイク(fake)」から作られた造語、とのことです。 人工知能によって、本人が実際には話していないことを話させたり、人物の顔を巧妙に入れ替えたりして、本物と見分けがつかないような偽動画などを作ることができる技術のようです。 一人の男が、盗んだデータで何億人ものあらゆる秘密、生活、将来を完全に支配している様子を。 )などと発言しているフェイク動画です。 しゃべるモナリザ?たった1枚の画像からディープフェイク動画を作成 参考動画|tech 4tress:ディープフェイク動画を作成できるフリーソフトツールとして有名な「FakeApp」のダウンロード・インストール方法や使い方などが解説されています。 — VICE VICE 他にも、スマホなどで簡単にフェイク動画や画像を作れるアプリがどんどん出てくるのも、もはや時間の問題といえそうです。 有名人だけでなく、どんな人でも被害者になりうるため、非常に怖い脅威となりつつあります。 このように偽動画などを簡単に作れるようになることで、有名な政治家のフェイク動画が選挙結果に影響を及ぼしたり、捏造動画が新たないじめの手段に使われたりと、様々な可能性が懸念されています。 ディープフェイクを見破る方法や対策など 参考動画|東京新聞:フェイク動画を見破る人工知能AIについての報道。 ディープフェイクのアルゴリズムによる巧妙な偽動画は、すでに人間の目では本物と見分けることは難しくなりつつあるため、AIによってディープフェイクを見破る技術の研究が進んでいるようです。 ただ、偽造技術の方も日々進歩しているため、結局いたちごっこになってしまうのでは?と個人的には危惧しています。 他にも、たとえば透かしを入れる方法などが検討されているようですね。 法律の整備などもこれから急速に進んでいくでしょう。 どんな情報も鵜呑みにせず、各自が総合的に判断していく能力が今まで以上に求められることになりそうですね。 ダーウィン・ジャーナルにご訪問いただきありがとうございます!管理人のチャールズです。 当サイトでは生物学や心理学・テクノロジー分野のクリエイティブ・コモンズの論文を中心に、管理人が個人的に興味を持った世界の最新の研究成果や面白い科学ニュース雑学などを、できるだけわかりやすくまとめて紹介しています。 各分野の専門家ではない管理人が個人で運営しておりますため、恐縮ですが、誤りなどを含んでいる可能性がありますことを予めご了承下さい(参考:)。 記事中には原則としてソースの学術論文をリンク付きで明記していますので、学術・医療分野などにおける正確性・厳密性を求められる方はそちらを直接ご覧下さいますようお願い致します。 もし誤りについてのご指摘やご意見・ご感想などありましたら、コメント欄に記入あるいはからお気軽にご連絡頂ければ幸いです。

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ディープフェイク まとめ

以下、ai. googleblog. comより「Contributing Data to Deepfake Detection Research」の意訳です。 元記事は2019年9月24日、Nick DufourさんとAndrew Gullyさんによる投稿です。 深層学習は、ほんの数年前には不可能だと考えられていたテクノロジーを生み出しました。 現在の生成モデルはこれらの1つの例であり、超現実的な画像、、音楽、さらにはビデオを合成することができます。 これらのモデルは、テキスト読み上げシステムにより世界をよりアクセスしやすくする事や、医療用のトレーニングデータを生成することを含む、さまざまなアプリケーションで使用されています。 しかし、他の革新技術と同様に、これは新しい課題を生み出しました。 ビデオやオーディオを意のままに編集できるディープ生成モデルによって生成される、いわゆる「」は課題の1つです。 2017年後半に最初に登場して以来、多くのオープンソースなディープフェイク生成方法が登場し、合成された動画の数が増えています。 多くはユーモアを提供する事を意図している可能性が高いですが、個人や社会に有害になる可能性を持つ動画もあります。 Googleはこれらの問題を深刻に考えています。 昨年、私達の「」として公開したように、人を傷つけたり誤用される可能性を軽減するためにAIの標準的な開発手法や利用方法を開発する事に取り組んでいます。 昨年1月、私たちは、高性能な偽音声検出器を開発するという国際的な課題を支援するために、合成音声のデータセットをリリースしました。 このデータセットは、チャレンジの一環として150を超える研究機関および業界組織によってダウンロードされ、現在は一般に無料で利用できます。 本日、Jigsawと共同で、ディープフェイクの大規模なヴィジュアルデータセットのリリースを発表します。 これは、Googleが共同で提供するミュンヘン工科大学とフェデリコ2世・ナポリ大学による新しいFaceForensicsベンチマークに組み込まれたものです。 これらのデータをFaceForensicsビデオベンチマークに組み込むために、Matthias Niessner教授、Luisa Verdoliva教授、FaceForensicsチームなどの主要な研究者と提携しています。 FaceForensicsのgithubページで本データをダウンロードできます。 FaceForensicsベンチマークにGoogleが貢献した動画のサンプル。 これらを生成するために、俳優のペアがランダムに選択され、ディープニューラルネットワークが一人の俳優の顔を別の俳優の頭に入れ替えています。 このデータセットを作成するために、過去1年間にわたって、有料で同意を得た俳優と協力して、何百ものビデオを録画しました。 公開されているディープフェイク生成方法を使用して、これらのビデオから何千ものディープフェイクを作成しました。 結果として得られる本物のビデオと偽物のビデオは、ディープフェイク検出作業を直接サポートする私達の貢献です。 FaceForensicsベンチマークの一部として、このデータセットは、合成ビデオの検出方法の開発に使用するために、研究コミュニティに無料で提供されるようになりました。 さまざまなシーンで俳優を撮影しました。 これらの俳優の一部は、上が本物で下がディープフェイクの例です。 ディープフェイクは、合成に使用された他の俳優に応じて、微妙または劇的に変化する場合があります。 この分野は急速に進歩しているため、ディープフェイクテクノロジーが時間とともに進化するにつれて、このデータセットに新たにデータを追加し、この分野のパートナーと引き続き協力していきます。 私達は、合成メディアの誤用による潜在的な害を軽減することに関する活発な研究コミュニティをサポートする事に揺るぎない信念を持っており、FaceForensicsベンチマークでのディープフェイクデータセットの今日のリリースは、その方向への重要なステップです。 そして、このデータセットの実現を支援してくれた勤勉な俳優達と撮影スタッフ。 3.FaceForensics:ディープフェイク検出研究用のベンチマークまとめ 1)ai. googleblog. com 2)github. com• Machine learning practitioner in the wild. 関連する記事• 2019. 18 目次 1. 2.Deep Planning Networkとは?3. 3.[…]• 2019. 11 目次 1. 2.Temporal Cycle-Consistencyとは[…]• 2020. 13 目次 1. 2.開発視点から眺め[…].

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ディープフェイク まとめ

偽動画に対して「 操作されたメディア」という警告を添える。 ユーザーが偽動画だと理解した状態で投稿を見られるようにすることで、誤った情報が拡散するのを防ぐ狙いだ。 動画に添えられたツイートや投稿者情報などから、人を欺く意図があるかどうかも考慮する。 新方針の対象は「改ざん・合成されたあらゆる動画に及ぶ」(信頼・安全担当副社長のデル・ハーベイ氏)。 機械学習技術を用いて本物そっくりにしたディープフェイクのほか、視聴者に誤解を与えるために再生スピードや字幕を編集した動画も警告ラベルを付ける対象となる。 ディープフェイクの検出技術やツイッター上での専門家の指摘などをもとに偽動画を特定するという。 偽動画によって誰かに身体的な危害をもたらす要因となったり、社会に重大な混乱を招くリスクがある場合は投稿を削除する。 偽動画を巡っては2019年に、民主党のナンシー・ペロシ下院議員のスピーチの速度を変え、ろれつが回っていないように編集した動画がSNS(交流サイト)で拡散された。 ツイッターで新施策を担当するヨエル・ロス氏はペロシ氏のような例が再び起きた場合「警告ラベルを付け、ツイートの内容によっては削除を選ぶ可能性がある」と指摘した。 ツイッターは同方針の決定に先駆け、19年11月からユーザーの意見を広く募ってきた。 6500人以上から回答があり、9割近くが偽動画に警告ラベルを付けることを支持したという。 新方針は日本でも同時期に実施される。

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