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

Метод відслідковування зображень що застосовуються для deepfake

dc.contributor.authorМарчук, М. Б.uk
dc.contributor.authorЛукічов, В. В.uk
dc.contributor.authorMarchuk, M.en
dc.contributor.authorLuckichov, V.en
dc.titleМетод відслідковування зображень що застосовуються для deepfakeuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationМарчук М. Б., Лукічов В. В. Метод відслідковування зображень що застосовуються для deepfake // 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/27891.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/27891.
dc.identifier.udc004.8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51231
dc.description.abstractThe paper presents the method for tracking images that potentially can be utilized for creating deepfake content. The tracking is based on embedded secret messages which are unrecognizable for the human eye but detectable for the algorithm. The method is based on steganography and deep learning. As a result, the neural network architecture was developed, which can embed and retrieve secret messages on face images, which could be utilized for tracking original images that are utilized for deepfakes.en
dc.description.abstractУ роботі було розроблено метод, що дозволяє відслідковувати зображення, які використовувались при створенні deepfake-контенту. Відслідковування відбувається за рахунок вбудовування прихованого повідомлення в зображення, яке не є видимим неозброєному людському оку, але розпізнається алгоритмом. Сам метод створено на базі методів стеганографії та глибинного машинного навчання. У результаті було розроблено архітектуру нейронної мережі, здатної приховувати та розпізнавати повідомлення на зображеннях обличь, що дозволяє відслідкувати оригінальне зображення у випадку використання його при створенні deepfake.uk
dc.subjectдіпфейкuk
dc.subjectстеганографіяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectпоходженняuk
dc.subjectdeepfakeen
dc.subjectsteganographyen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectprovenanceen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesМарчук М. АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА ЗАСОБІВ АКТИВНОГО ЗАХИСТУ ВІД DEEPFAKE [Електронний ресурс] / М.Б. Марчук, В.В. Лукічов // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2025. – Т. 3, Черв. 2025. – С. 126–132. – Режим доступу: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-180-3-126-132. – Назва з екрана.uk
dc.relation.referencesMirsky Y. The Creation and Detection of Deepfakes: A Survey [Electronic resource] / Yisroel Mirsky, Wenke Lee // ACM Computing Surveys. – 2021. – Vol. 54. – P. 1–41. – Mode of access: https://doi.org/10.1145/3425780. – Title from screen.en
dc.relation.referencesArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition [Electronic resource] / Jiankang Deng [et al.] // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2021. – P. 1. – Mode of access: https://doi.org/10.1109/tpami.2021.3087709 (date of access: 21.03.2026). – Title from screen.en
dc.date.accessioned2026-04-27T10:23:04Z
dc.date.available2026-04-27T10:23:04Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
199580.pdf
Розмір:
362,15 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

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