В РФ призвали ввести обязательную маркировку созданного с помощью дипфейков контента

Ректор РТУ МИРЭА Станислав Кудж предложил ввести обязательную маркировку созданного с помощью дипфейков контента, сообщает RT.

Соответствующее обращение он направил на имя министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максута Шадаева.

Также он предлагает закрепить такую технологию в нормативно-правовой базе как несущую угрозу персональным данным россиян. Кудж отметил, что сейчас все больше распространяется технология дипфейков – синтеза изображения, основанного на искусственном интеллекте. При этом осведомленность россиян об этой технологии и ее потенциальных угрозах минимальна.

По данным Куджа, только 12% опрошенных россиян знают значение этого термина, а среди людей старше 50 лет этот показатель составляет 3%. Также 86% респондентов считают, что основные задачи дипфейков заключаются в генерации развлекательного контента и применении в киноиндустрии. Только 10% россиян предположили, что с помощью этой технологии можно совершать преступления.

Ректор считает, что нужно внести изменения в приказ Минцифры № 734 и реестр недопустимых событий в сфере кибербезопасности, чтобы закрепить технологию дипфейка в нормативно-правовой базе как несущую угрозу персональным данным россиян.

Также он предлагает включить модуль "Противодействие дипфейкам" в спецпроект Минцифры "КиберЗОЖ", разработать и утвердить графический знак маркировки дипфейков и закрепить обязательную маркировку контента, созданного с помощью этой технологии.

По его мнению, это повысит информированность и уровень цифровой гигиены, в том числе среди несовершеннолетних и людей пожилого возраста.

Ранее Сбербанк получил два патента от Федеральной службы по интеллектуальной собственности на технологии, которые были разработаны в рамках исследования по выявлению дипфейков (реалистичных материалов, созданных нейросетями).

В результате разработки специалистам удалось повысить точность обнаружения синтетического изменения изображений лиц людей в видео. Система может обрабатывать контент с несколькими лицами в кадре. В этом случае она определяет лицо и анализирует его на предмет подмены. Эффективность составила 98%.

Разработка предназначена для защиты от кибератак с обходом систем Face Recognition и Liveness Detection. Кроме того, систему будут использовать при выявлении на ранних стадиях информационных атак с целью борьбы с фейковыми новостями, а также обеспечения защиты переговоров по видео-конференц-связи.