<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Дослідження методів генерації та виявлення фотореалістичної маніпуляції обличчям у цифрових медіа

dc.contributor.authorЗабаштанський, Д. В.uk
dc.contributor.authorZabashtanskiy, D. V.en
dc.titleДослідження методів генерації та виявлення фотореалістичної маніпуляції обличчям у цифрових медіаuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЗабаштанський Д. В. Дослідження методів генерації та виявлення фотореалістичної маніпуляції обличчям у цифрових медіа // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27928.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27928
dc.identifier.udc004.932.72'1
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53154
dc.description.abstractУ дослідженні розглянуто проблему створення та розповсюдження підробленого мультимедійного контенту. Проаналізовано основні техніки маніпуляції обличчям та ефективність сучасних методів виявлення фальсифікацій на основі глибокого навчання. Сформульовано рекомендації щодо підвищення стійкості систем ідентифікації до загроз з боку генеративної підробки.uk
dc.description.abstractThe paper investigates the problem of creation and distribution of fake multimedia content. Analyzes main techniques of facial manipulation and the effectiveness of modern methods of detecting forgeries based on deep learning. Formulates recommendations to increase the resilience of identification systems to threats from generative forgery.en
dc.subjectcybersecurityen
dc.subjectbiometryen
dc.subjectinformation securityen
dc.subjectdeepfakeen
dc.subjectface recognitionen
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectбіометріяuk
dc.subjectінформаційна безпекаuk
dc.subjectдіпфейкuk
dc.subjectрозпізнавання обличчяuk
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesMirsky Y., Lee W. The Creation and Detection of Deepfakes. ACM Computing Surveys. 2021. Т. 54, № 1. С. 1–41. URL: https://doi.org/10.1145/3425780 (дата звернення: 01.03.2026).Програмний захист даних. Офіційний сайт CIOU. URL: https://ciou.lissa.cx.ua/articles/programnij-zahist-danih-e.html (дата звернення: 15.02.2026).en
dc.relation.referencesDeepfakes generation and detection: state-of-the-art, open challenges, countermeasures, and way forward / M. Masood та ін. Applied Intelligence. 2022. URL: https://doi.org/10.1007/s10489-02203766-z (дата звернення: 01.03.2026). Дмитро Володимировичen
dc.date.accessioned2026-09-03T10:35:58Z
dc.date.available2026-09-03T10:35:58Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
27928.pdf
Розмір:
513,31 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: