Аналіз методів та засобів активного захисту від Deepfake

Abstract

The development of artificial intelligence has been one of the main trends in recent years. Although this technology serves for the benefit of humanity, it can also be used for malicious purposes, such as spreading disinformation or blackmail. For the realization of the above-mentioned purposes, technologies are often used to create so-called Deepfake content. The article describes the results of a study of methods and means for active protection against the malicious use of Deepfake. Deepfake is a general name for images, video or audio files, created by means of artificial neural networks and show how a person speaks or performs something that he did not perform in reality. As a result of using artificial intelligence such materials seem to be real for persons who do not know their origin. Without usage of special tools it will be difficult to distinguish the real image from faked one. Technologies of the content generation by means of artificial intelligence, in particular Deepfake, are often used for the creation of the materials, used for disinformation campaigns, blackmail or other malicious purposes. In this connection, there is a need to develop means for protection against malicious use of Deepfake. Passive protection methods based on the ability of machine learning models to distinguish authentic content from generated content depend on the architectures of models for generating Deepfake content, so they quickly become outdated as the latter develop more rapidly. Therefore, there is a need to develop active protection methods based on the use of watermarks to track them or to interfere with the operation of Deepfake generation models. The paper describes and analyzes the existing active methods of protection against Deepfake, as well as analyzes the areas of their target applications, their advantages and disadvantages, technical characteristics, and suggests directions for further research in this area. Special attention is paid to the protection methods based on steganography and watermarking. The advantages of active protection methods over passive ones are considered.

Розвиток штучного інтелекту є одним з головних трендів останніх років. Хоч така технологія багато в чому служить на благо людства, але вона може використовуватись і для зловмисних дій, як от поширення дезінформації чи шантаж. Для реалізації цих злочинних дій часто застосовуються технології для створення так званого Deepfake-контенту. Deepfake — це загальна назва для зображень, відео- та аудіофайлів, створених за допомогою штучних нейронних мереж, які зображають, як певна людина говорить чи вчиняє щось, чого в дійсності ніколи не було. Завдяки використанню штучного інтелекту такі матеріали здаються справжніми особам, що не знають про їхнє походження. Без використання спеціальних технічних засобів людям важко відрізнити справжнє зображення від підробленого. Технології генерації контенту за допомогою штучного інтелекту, зокрема Deepfake, все частіше застосовуються для створення матеріалів, які використовуються для дезінформаційних кампаній, шантажу та інших зловмисних дій. В зв’язку з цим існує необхідність в розробці засобів для захисту від зловмисного використання Deepfake. Пасивні методи захисту, які ґрунтуються на можливості моделей машинного навчання відрізнити автентичний контент від згенерованого, залежать від архітектур моделей для генерації Deepfake-контенту, тому швидко застарівають з темпом розвитку останніх. Тому існує необхідність в розвитку активних методів захисту, які ґрунтуються на використанні водяних знаків з метою їх відслідковування або перешкоджають роботі моделей для генерації Deepfake. У роботі подано опис та аналіз наявних активних методів захисту від Deepfake, а також проаналізовано напрямки їх цільових застосувань, їхні переваги та недоліки, технічні характеристики, і запропоновано напрямки для подальших досліджень у цій галузі. Активна увага приділяється засобам захисту, що ґрунтуються на методах стеганографії та із застосуванням водяних знаків. Розглянуто переваги активних методів захисту над пасивними.