Directoratul Naţional de Securitate Cibernetică (DNSC) a lansat luni „Ghidul privind identificarea materialelor de tip Deepfake”. În acest mod, DNSC încearcă să educe publicul pentru recunoașterea materialelor de tip deepfake, pentru a se putea proteja de efectul lor nociv.
Cum să recunoști un deepfake
Ghdul oferă informații detaliate despre ceea ce înseamnă deepfake, procesul de realizare și cum poate fi identificat. „Prin înțelegerea acestor concepte, utilizatorii devin mai conștienți de riscurile asociate și pot lua măsuri adecvate pentru a se proteja. Ghidul prezintă elementele distinctive și caracteristicile comune ale fenomenului deepfake, ajutând utilizatorii să recunoască detaliile subtile care ar putea indica prezența conținutului falsificat”, se arată într-un comunicat DNSC.
„Acest fenomen poate avea consecințe semnificative asupra societății, inclusiv impactul asupra securității și a încrederii publicului în informațiile din mediul online.”
Exemplu de deepfake, potrivit DNSC: Banca Națională a României (BNR) a avertizat publicul cu privire la o schemă de înșelăciune care implică utilizarea tehnologiei Deepfake pentru a crea videoclipuri false cu guvernatorul BNR. În aceste videoclipuri, guvernatorul pare să promoveze o platformă de investiții, însă BNR a declarat că acestea sunt false. Scamul folosește IA pentru a modifica vocea și imaginea guvernatorului, cu scopul de a induce în eroare publicul pentru a participa la investiții frauduloase, promițând câștiguri financiare rapide și ușoare.
Indicii care pot trăda un Deepfake, potrivit ghidului:
Mediul înconjurător (de exemplu, umbre inexistente, reflexii prea puternice, zone neclare)
Imperfecțiuni ale feței (alunițe nerealiste, clipire nesincronizată, distorsiuni în interiorul gurii cum ar fi lipsa dinților și a limbii, dinți mult prea perfecți etc.)
Nesincronizarea vorbirii/sunetului și a mișcării buzelor, de exemplu: din cauza strănutului
Nesincronizarea vorbirii/sunetului și a mișcării buzelor poate fi observată la pronunțarea literelor b, m și p.
Uneori apar pixeli în nuanțe de gri la marginile componentelor modificate. Se poate distinge dacă este vorba de o falsificare și atunci când persoana din înregistrare este privită dintr-un alt unghi. Dacă pentru crearea conținutului Deepfake nu s-au folosit fotografii ale persoanei din unghiuri diferite, algoritmul nu poate deduce aspectul persoanei din alt unghi, rezultând distorsiuni.
Ghidul DNSC poate fi consultat aici: Ghid-deepfake
