Фото: astravolga.ru
Для обучения модели авторы собрали около 70 тысяч аудиоматериалов, включая как оригинальные записи, так и поддельный контент, сгенерированный с использованием технологий.
Разработанный модуль способен в реальном времени выявлять различные виды дипфейков — от полной генерации голоса нейросетью до его клонирования и цифрового монтажа. Каждая из этих технологий оставляет свои специфические «следы». При этом модуль способен определить сложный цифровой монтаж, что делает систему более гибкой.
«На рынке уже существуют подобные технологии, но большинство из них — это „черные ящики“, выдающие только итоговый ответ. Кроме того, многие решения неэффективны без видеоряда. Особенность моего модуля заключается в том, что он специализируется именно на аудио и формирует детализированный отчёт с обоснованием, что делает его особенно востребованным для защиты при телефонных звонках и в мессенджерах», — подчёркивает Ольга Курманова. По словам научного руководителя проекта, актуальность создания эффективных инструментов выявления деструктивного контента, в том числе дипфейков, сегодня не вызывает сомнений. Качество поддельных аудио- и видеоматериалов постоянно растёт, как и объёмы сфальсифицированной информации.
В планах учёных — создание комплексной системы выявления деструктивного контента и сфальсифицированной информации всех форматов.
Кира Карелина
Источник: Газета Волга
05.03.2026 08:09
