Detekcia Deepfakes vo Videu

Loading...
Thumbnail Image
Date
Authors
Krumpholc, Jan
ORCID
Mark
F
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
V posledních letech si můžeme všimnout nárůstu internetových podvodů a podvrhů. Počínaje snadno odhalitelnými případy, jako je phishing a falešné reklamy, přes sociální inženýrství a dezinformační kampaně a konče útoky pomocí umělé inteligence: Syntetická media, a obzvláště deepfakes. Tyto útoky jsou velmi efektivní, protože je obtížné ověřit pravost média pro běžného uživatele, a také díky nárustu dostupnosti a efektivity těchto nástrojů pro veřejnost v posledních letech. Tato bakalářská práce je zaměřena na video deepfakes: Jaké metody se používají k jejich tvorbě, jaké jsou jejich slabé stránky a hlavně, jak tyto slabé stránky najít a rozhodnout, zda je médium deepfake či nikoli. Budeme analyzovat aktuálně nejmodernější metody detekce deepfakes, jaké jsou jejich silné a slabé stránky, a vyvineme možné nové metody detekce. Nakonec porovnáme výsledky s aktuálními řešeními a vyhodnotíme výsledek.
In last years, we could see increase of internet frauds and forgeries. Starting with easier detectable cases like phishing and fake ads, through social engeneering and disinformation campaigns, and ending with attacks using artificial inteligence: Synthetics media, and especially deepfakes. These attacks are very effective because it's difficult to validate authenticity of deepfake media for basic user, and they are in rise in last few years with availability and effectivity of creation tools for public. This thesis is focused on video deepfakes: What methods are used for their creation, what are their weak points, and mainly, how to find these weaknesses and decide, whenever media is deepfake or not. We will analyze state-of-the-art methods of detecting deepfakes, what are their strengths and weaknesses, and develop possible new methods of detection. In the end we will compare results with modern solutions and evaluate result.
Description
Citation
KRUMPHOLC, J. Detekcia Deepfakes vo Videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) Ing. Miloš Musil, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Oponent hodnotil práci stupněm 4F, protože práce nesplňuje požadavky pro bakalářskou práci a nesplňuje několik bodů zadaní. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující.
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO