Deepfake ses ve video aldatmacaları oluşturmak için kullanılan bir tür yapay zekadır. Gerçekte hiç yaşanmamış olayları, ifadeleri veya eylemleri betimleyen yeni çekimler oluşturmak için görüntüler birleştirildiği yapay videolardır. Deepfake oluşturmak için birkaç yöntem vardır. Ancak en yaygın olanı, yüz değiştirme tekniği kullanan derin sinir ağlarının kullanımına dayanır.
Videoların tamamen ilgisiz kliplerden oluşması mümkündür. Örneğin hedef bir Hollywood filmi klibi gibi. Otomatik kodlayıcı, kişinin çeşitli açılardan ve çevresel koşullardan nasıl göründüğünü anlamak için video kliplerini incelemek gerekir. Ardından ortak özellikler bularak bu kişiyi hedef videodaki kişiyle eşleştirmekle görevli derin öğrenme AL programıdır. Bu karışıma, derin sahtekarlıktaki herhangi bir kusuru birden fazla turda algılayan, geliştiren ve derin sahte dedektörlerin bunları çözmesini zorlaştıran, Üretken Düşman Ağları (GAN’lar) olarak bilinen başka bir makine öğrenimi türü eklenir.
GAN’lar ayrıca, gerçek olanı taklit eden yeni örneklerin şaşırtıcı şekilde doğru sonuçlarla nasıl geliştirileceğini “öğrenmek” için büyük miktarda verinin çalışmasına dayanan derin sahtekarlıkların oluşturulması için popüler bir yöntem olarak kullanılır. Pek çok uzman, gelecekte teknoloji geliştikçe derin sahtekarlıkların çok daha karmaşık hale geleceğine inanıyor.
Şunu hayal edin: Bir haber klibine tıklarsınız ve Birleşik Devletler Başkanını yabancı bir liderle düzenlediği basın toplantısında görürsünüz. Diyalog, basın toplantısı gerçektir. Bir arkadaşınla paylaşırsın, o da bir arkadaşla paylaşır ve çok geçmeden herkes bu videoya erişir. Ancak daha sonra başkanın kafasının başka birinin vücuduna eklendiğini öğreniyorsunuz.
Deepfake Sadece Video Mu?
Deepfake sadece videolarla sınırlı değildir. Ses ve çok sayıda uygulamaya sahip, hızla büyüyen bir alandır. Artık, sesi klonlanan kişinin yalnızca birkaç saatlik veya dakikalık sesiyle derin öğrenme algoritmaları kullanılarak gerçekçi ses derin sahtekarlıkları yapması mümkündür.
Deepfake; ses, bilgisayar oyun tasarımında olduğu kadar ses değiştirme şeklinde uygulamalara sahiptir. Artık programcıların oyundan önce kaydedilen sınırlı bir komut dizisine güvenmelerine gerek yok. Bunun yerine oyundaki karakterlerin gerçek zamanlı olarak herhangi bir şey söylemesine izin verebilir.
Deepfake Tespiti
Deepfake yaygınlaştıkça toplumun sahte videoları tespit etmesi daha kolay hale gelmesi olasıdır. Çevrimiçi kullanıcıların artık diğer türdeki sahte haberleri tespit etmeye alıştığı için uyum sağlaması gerekecektir. Çoğu zaman, siber güvenlikte olduğu gibi, yayılmasını tespit etmek ve önlemek için daha fazla derin sahte teknoloji ortaya çıkmalıdır. Bu da bir kısır döngüyü tetikleyerek potansiyel olarak daha fazla zarar oluşmasına neden olur.
Deepfake teknolojisini ele veren birkaç gösterge var:
Mevcut deepfake teknolojisi, yüzleri gerçekçi bir şekilde canlandırmakta sorun yaşıyor. Aydınlatma doğal görünmüyor mu? Çoğu zaman, sahte algoritmalar, sahte video için model olarak kullanılan kliplerin aydınlatmasını korur; bu, hedef videodaki aydınlatma ile zayıf bir eşleşmedir. Ses, özellikle video sahteyse ancak orijinal ses o kadar dikkatli bir şekilde değiştirilmemişse, kişiyle eşleşmeyebilir.
İncelemek isterseniz: https://www.nesilteknoloji.com/yuz-tanima-nedir/
Yazan: Beyzanur Göktaş
