Présentation de l'article：Il semblerait que Google ait récemment interdit discrètement son projet deepfake sur le service Colaboratory (Colab). Cela signifie que l'ère de l'utilisation à grande échelle des ressources de la plate-forme à des fins Deepfake est peut-être terminée. Comme nous le savons tous, Colab est une plateforme de ressources informatiques en ligne qui permet aux chercheurs d'exécuter du code Python directement via le navigateur tout en utilisant des ressources informatiques gratuites, notamment des GPU, pour prendre en charge leurs projets. En raison de la nature multicœur des GPU, Colab est un choix idéal pour les projets d'apprentissage automatique tels que les modèles Deepfake ou pour effectuer des analyses de données. Après une certaine formation, les gens utilisent la technologie deepfake pour échanger des visages dans des clips vidéo.

2023-04-08 commentaire 0  1023

Présentation de l'article：À une époque dominée par l’innovation numérique, la montée des vidéos deepfake a suscité une inquiétude généralisée. Les deepfakes sont des vidéos générées à l’aide de l’intelligence artificielle qui manipulent et superposent des images sur des séquences existantes, permettant potentiellement aux spectateurs d’être trompés et manipulés à une échelle sans précédent. À mesure que la technologie continue de progresser, nous avons besoin de toute urgence de solutions robustes pour lutter contre la menace croissante de la désinformation. Une voie prometteuse pour lutter contre les deepfakes consiste à intégrer la technologie blockchain dans la lutte contre cette menace numérique. Comprendre la menace Deepfake La technologie Deepfake utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour créer des vidéos réalistes qui montrent de manière convaincante des individus faisant ou disant des choses qu'ils n'ont jamais dites. Ces vidéos trompeuses peuvent être utilisées à des fins malveillantes, notamment

2024-01-12 commentaire 0  661

Présentation de l'article：Les autorités sud-coréennes enquêtent sur Telegram pour son rôle présumé dans la création de crimes de type deepfake. Selon l'agence de presse Yonhap, la police métropolitaine de Séoul a ouvert une enquête préliminaire sur la plateforme.

2024-09-06 commentaire 0  1086

Présentation de l'article：Un compte sur un échange cryptographique détenant environ 11 millions de dollars a été vidé par des pirates informatiques utilisant une technologie d'IA profondément fausse, selon un nouveau rapport.

2024-06-15 commentaire 0  629

Présentation de l'article：L’apprentissage profond (DL) est devenu l’un des domaines les plus influents de l’informatique, affectant directement la vie humaine et la société d’aujourd’hui. Comme toutes les autres innovations technologiques de l’histoire, l’apprentissage profond a été utilisé à des fins illégales. Les Deepfakes sont une telle application d'apprentissage profond. Des centaines d'études ont été menées au cours des dernières années pour inventer et optimiser diverses détections de Deepfake à l'aide de l'IA. Pour lutter contre les deepfakes, des méthodes d’apprentissage profond ainsi que des méthodes d’apprentissage automatique (apprentissage non profond) ont été développées pour les détecter. Les modèles d’apprentissage profond doivent prendre en compte un grand nombre de paramètres, de sorte qu’une grande quantité de données est nécessaire pour entraîner de tels modèles. C'est exactement

2023-04-12 commentaire 0  1784

Présentation de l'article：La détection des deepfakes nécessite des connaissances professionnelles en apprentissage automatique, en vision par ordinateur et en analyse de données. Le succès d’un système de détection des deepfakes dépend de la qualité des données, de la pertinence des fonctionnalités et de l’efficacité du modèle. Cet article fournit une analyse des étapes à suivre pour créer un système de détection des deepfakes, y compris l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique. 1. Collecte et préparation des données Un ensemble de données idéal doit contenir un grand nombre d'échantillons couvrant une variété de personnes, de poses, de conditions d'éclairage et d'autres facteurs pouvant affecter la qualité des deepfakes. De plus, le nombre d’échantillons réels et faux doit être équilibré. Après avoir collecté l’ensemble de données, il doit être préparé pour être utilisé dans un modèle d’apprentissage automatique. Cela inclut la division des données en ensembles d'entraînement et de test et le prétraitement des données pour extraire les fonctionnalités qui peuvent être utilisées pour entraîner le modèle. 2. Extraction de fonctionnalitésExtraction de fonctionnalités

2024-01-24 commentaire 0  800

Présentation de l'article：Sur TikTok, l'une des plateformes de médias sociaux les plus populaires au monde, un flux constant de vidéos deepfake apparaît. Ces vidéos transforment numériquement le visage ou le corps du sujet, transformant l'utilisateur en une personne complètement différente. Bien sûr, les gens changent généralement le visage de personnes célèbres. Par exemple, @deeptomcriuse sur TikTok a publié des dizaines de vidéos deepfake se faisant passer pour Tom Cruise et compte 3,6 millions de followers. Bon gars, la similitude est si similaire que même Tom Cruise lui-même était confus quand il l'a vu. Dans une autre vidéo deepfake, un faux Zuckerberg a admis son ambition de voler le Big Data des utilisateurs. "Imaginez ceci : être une main humaine

2023-04-13 commentaire 0  995

Présentation de l'article：Dans le monde du deepfake, il est parfois difficile de faire la distinction entre le vrai et le faux. L'algorithme d'IA « Deepfake » peut générer une variété d'images et de vidéos réalistes de personnes et a été largement utilisé dans le domaine du changement de visage. Cependant, la technologie qui change le visage de l'IA a suscité une controverse constante, comme l'utilisation de Deepfake pour produire des vidéos pour adultes, qui a causé de grands problèmes aux gens. Récemment, selon le média étranger pcmag, le FBI a déclaré que des escrocs utilisaient la technologie Deepfake pour se faire passer pour des candidats lors d'entretiens de travail à distance, essayant d'obtenir des opportunités d'emploi dans des entreprises informatiques afin d'accéder à leurs données clients ou financières, aux bases de données informatiques d'entreprise et/ ou ou des informations exclusives. Certaines entreprises ont révélé que les informations personnelles de certains candidats

2023-04-08 commentaire 0  944