AI против AI: как искусственный интеллект помогает распознавать дипфейковые атаки

Фото: www.freepik.com

Искусственный интеллект давно стал неотъемлемой частью цифрового мира. Он помогает в медицине, автоматизирует рутинные процессы, создаёт рекомендации в стримингах и управляет «умными» городами. Но у этой технологии есть и обратная сторона — использование нейросетей для создания дипфейков, которые становятся всё более реалистичными и всё труднее распознаются человеческим глазом. Ответ на этот вызов тоже приходит из мира ИИ: чтобы противостоять дипфейкам, системы безопасности начинают использовать искусственный интеллект.

Эволюция дипфейков

Первые дипфейки выглядели как забавные ролики с наложением чужих лиц. Сегодня — это сложные видео, способные имитировать речь, мимику, поведение и даже биометрические признаки конкретного человека. Их можно использовать в атаках на системы видеоверификации, в мошенничестве с идентификацией и даже в информационных войнах.

Почему классические методы не справляются

Многие системы безопасности по-прежнему ориентируются на визуальный анализ: моргание, повороты головы, 2D-сопоставление черт лица. Однако ИИ-генераторы научились воспроизводить эти детали настолько точно, что обмануть алгоритмы — дело времени. Особенно если речь идёт о предварительно записанных или синтезированных видео, которые проходят через камеры и экраны, имитируя поведение реального человека.

Искусственный интеллект в борьбе с фейками

Современные антиспуфинг-системы используют глубокие нейросети, обученные распознавать малейшие несоответствия. Вот лишь некоторые из методов, которые применяет AI:

• Анализ артефактов генерации — следы сжатия, синтетическая текстура кожи, странные искажения в мимике;
• Оценка микродвижений лица — такие детали, как микронапряжения мышц или синхронизация движений глаз и губ;
• Оценка «естественности» поведения — AI анализирует реакцию на команды, задержку ответа, временные паттерны;
• Работа в реальном времени — алгоритм может сразу выявить, что видео подаётся с экрана, а не с живой камеры.

Такой подход делает дипфейковые атаки гораздо менее эффективными, особенно при масштабной удалённой идентификации.

Когда AI обучен ловить дипфейки

Противостоять продвинутым фальсификациям могут только системы, разработанные специально под эту задачу. Именно таким решением стало отечественное ПО RUHUMAN, созданное компанией Реал Тэк Системс. Эта платформа использует собственный интеллектуальный алгоритм, способный отличать реального человека от цифровой подделки даже при попытке обмана через видео или сгенерированное лицо. RUHUMAN работает на базе глубокого анализа поведения, структуры изображения и нейросетевых признаков синтетики, обеспечивая высокий уровень безопасности в биометрических и KYC-процессах.

AI против AI — это новая реальность. И в этой гонке выигрывают те, кто делает ставку на интеллектуальную защиту, способную опережать угрозы на шаг вперёд.