Создание системы распознавания глубоких фейков (Deepfakes): борьба с дезинформацией

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: актуальность темы обусловлена ростом использования Deepfakes для распространения дезинформации, что угрожает безопасности и доверию в обществе. Разработка эффективных методов распознавания помогает бороться с ложной информацией. В современном мире важно уметь отличать настоящие материалы от подделок. Это способствует формированию критического мышления и информационной гигиены.

Проблема: распространение Deepfakes создает угрозу для общественной безопасности и доверия к информации. Технологии их создания усложняют выявление подделок. Необходимы новые методы автоматического распознавания Deepfakes. Важно понять, как общество воспринимает проблему и какие меры могут помочь в борьбе с дезинформацией.

Цель: создать систему распознавания Deepfakes, которая поможет выявлять поддельные видео и снижать распространение ложной информации в обществе.

Задачи:

1. 1) Изучить теоретические основы технологий Deepfake и методов их распознавания.
2. 2) Проанализировать существующие системы и алгоритмы для выявления Deepfakes.
3. 3) Провести социальный опрос для определения уровня осведомленности и отношения общества к Deepfakes.
4. 4) Провести социальный опрос;
5. 5) Подвести итоги.

Предмет исследования: технологии распознавания Deepfakes и их влияние на общество.

Объект исследования: поддельные видео и методы их выявления.

Гипотеза: использование современных алгоритмов машинного обучения повысит точность автоматического распознавания Deepfakes, что поможет бороться с распространением дезинформации.

Методы исследования:

1. 1) Анализ научной литературы и онлайн-источников.
2. 2) Сравнение и сопоставление полученных данных.
3. 3) Социологический опрос.