Une toute nouvelle technique pour empêcher la vidéo deepfake a apparemment été mise en place par des chercheurs de l’armée.
Le système, appelé DefakeHop, est présenté comme étant léger. poids, nécessitant peu d’entraînement et offrant une grande efficacité pour courir en combat. Les employés de l’armée sont progressivement placés sur le terrain avec des systèmes de vision avancés qui pourraient être victimes d’attaques numériques.
DefakeHop est un outil unique de traitement et de compréhension de la biométrie du visage.
The Army Research Lab a travaillé en collaboration avec des scientifiques de l’Université de Californie du Sud sur le tas. Chercheur de l’armée, Suya You cherchait une nouvelle méthode pour comprendre ce qui rend les deepfakes si réalistes et, évidemment, pour découvrir les défenses contre eux.
Les scientifiques ont établi « une théorie et une structure mathématique innovantes » appelée la connaissance du sous-espace successif (SSL) architecture de réseau neuronal. L’architecture SSL comprend de nombreuses matrices de transformation traitées en cascade. L’approche devrait éliminer les inconvénients de la criminalistique des médias d’apprentissage en profondeur, consistant en l’évolutivité, la portabilité et la dureté (en ce qui concerne les attaques adverses).
L’équipe a également développé l’algorithme FaceHop basé sur SSL pour améliorer l’efficacité de la classification biométrique par sexe avec une qualité d’image médiocre.
Les scientifiques fourniront la méthode en juillet lors de la conférence internationale de l’IEEE sur le multimédia et l’Expo 2021.
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