Publication:
Methods of Deepfake Detection Based on Machine Learning

Дата
2020
Авторы
Maksutov, A. A.
Morozov, V. O.
Lavrenov, A. A.
Smirnov, A. S.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 IEEE.Nowadays, people faced an emerging problem of AI-synthesized face swapping videos, widely known as the DeepFakes. This kind of videos can be created to cause threats to privacy, fraudulence and so on. Sometimes good quality DeepFake videos recognition could be hard to distinguish with people eyes. That's why researchers need to develop algorithms to detect them. In this work, we present overview of indicators that can tell us about the fact that face swapping algorithms were used on photos. Main purpose of this paper is to find algorithm or technology that can decide whether photo was changed with DeepFake technology or not with good accuracy.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Methods of Deepfake Detection Based on Machine Learning / Maksutov, A.A. [et al.] // Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020. - 2020. - P. 408-411. - 10.1109/EIConRus49466.2020.9039057
URI
https://www.doi.org/10.1109/EIConRus49466.2020.9039057
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85082991408&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/20576
Коллекции
Публикации