• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Применение подходов обучения без учителя для задачи обнаружения deepfakes
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
29 апреля 2026 г.
8 драйверов технологического будущего: что изменит экономику
Какие отрасли определят облик ближайших десятилетий? Премьер-министр  Михаил Мишустин назвал 8 направлений, которые будут развиваться в ближайшие годы. О том, какие образовательные программы НИУ ВШЭ готовят специалистов по этим направлениям — в материале IQ медиа.
28 апреля 2026 г.
Почему слабые участники соревнований сдаются - и как это изменить
Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Анастасия Анцыгина разработала модель распределения призов, которая максимально стимулирует активность участников соревнований. Она предложила пересмотреть классический принцип «победитель получает все» и в некоторых случаях предлагать небольшую награду даже проигравшему. По ее мнению, это может повысить мотивацию участников и сделать соревнование более конкурентным. Результаты исследования опубликованы в журнале Economic Theory.
28 апреля 2026 г.
Исследователи НИУ ВШЭ собрали научную базу данных для изучения пищевых привычек у детей
Созданная в Высшей школе экономики база данных может стать основой для изучения пищевых привычек у детей. Об этом говорится в исследовании «Влияние возрастных, гендерных и социально-ролевых факторов на соответствие пищевого выбора детей возрастным нормам: экспериментальное исследование с веб-приложением Dish-I-Wish». Работа выполнена в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Исследование было представлено в рамках XXVI Апрельской международной научной конференции.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Применение подходов обучения без учителя для задачи обнаружения deepfakes

С. 438–439.
Пикуль А. С.

В настоящее время DeepFakes стали серьезной угрозой информационной безопасности, в частности, они стали угрозой для биометрической идентификации. Такая угроза вызывает необходимость разработки эффективных методов их обнаружения. В настоящий момент для решения задачи обнаружения DeepFakes наиболее широко применяются глубокие нейронные сети, визуальные трансформеры, а также обучение без учителя. В данном исследовании рассматривается подход обнаружения DeepFakes с помощью глубокой нейронной сети ResNet-50 [1], обученной без учителя. Для этого был сформирован набор данных и выбраны 8 подходов обучения без учителя. В результате были обучены 8 моделей, которые были сравнены между собой с целью выявления лучшей по точности распознавания DeepFakes.

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: обнаружение дипфейков

В книге

Сборник тезисов XIII Конгресса молодых ученых
СПб.: Университет ИТМО, 2024.
Похожие публикации
Подходы 3D-реконструкции лица для обнаружения дипфейков
Пикуль А. С., В кн.: Новые информационные технологии в научных исследованиях: материалы XХX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов: Т.1Т. 1.: Рязань: Рязанский государственный радиотехнический университет, 2025. С. 232–233.
Современные методы генерации дипфейков достигли высокой степени реализма, что создаёт серьёзные вызовы для систем аутентификации личности и защиты медиаинформации. Большинство существующих подходов к детекции дипфейков основаны на 2D-признаках: текстуре, артефактах лица и цветовых несоответствиях. Однако подобные методы слабо устойчивы к новым генеративным моделям, которые воспроизводят реалистичную геометрию лица. В связи с этим требуется всё больше ...
Добавлено: 13 декабря 2025 г.
Метод интерпретации обнаружения дипфейков с помощью графового внимания
Пикуль А. С., В кн.: XIV Конгресс молодых ученых ИТМО. Сборник тезисов.: СПб.: Университет ИТМО, 2025.
Дипфейки – поддельные видео или изображения, созданные на основе технологий искусственного интеллекта. С их помощью можно нанести значительный ущерб в разных социальных областях: распространение дезинформации, разрушение репутации и подрыв доверия к цифровым медиа или конкретной личности. В основе современных методов обнаружения дипфейков используют глубокие нейронные сети, которые работают как "черные ящики", что затрудняет их использование ...
Добавлено: 13 декабря 2025 г.
Анализ алгоритмов обнаружения дипфейков
Федотов Г. А., Международный вестник криминалистики 2024 № 92 С. 77–83
В последние годы наблюдается значительный прогресс в качестве синтетически сгенерированного контента. Кроме того, регулярно появляются инструменты, с помощью которых обычный пользователь персонального компьютера может создать реалистичный поддельный контент. В работе исследуется развитие генеративных моделей в задаче Face Synthesis, а также способы обнаружения дипфейков, созданных с помощью моделей этого класса. Представленные в работе подходы показали хорошую ...
Добавлено: 24 сентября 2025 г.
Анализ алгоритмов обнаружения дипфейков
Федотов Г. А., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Москва, 2024.: М.: ООО "Издательский дом Медиа паблишер", 2024. С. 5–7.
В последние годы наблюдается значительный прогресс в качестве синтетически сгенерированного контента. Регулярно появляются инструменты, с помощью которых обычный пользователь ПК может создать реалистичный поддельный контент. В работе исследуется развитие генеративных моделей в задаче Face Synthesis, а также способы обнаружения дипфейков, созданных с помощью моделей этого класса. ...
Добавлено: 22 сентября 2025 г.
Сочетание контрастного обучения и обучения с учителем для обнаружения видео со сверхвысоким разрешением
Мещанинов В. П., Ватолин Д. С., Молодецких И. А. и др., Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша 2022 № 80 С. 14–27
Обнаружение увеличенного видео является полезным инструментом в мультимедийной криминалистике, однако это сложная задача, требующая применения различных алгоритмов масштабирования и сжатия. Существует множество методов повышения разрешения, включая интерполяцию и методы, основанные на машинном обучении. И все они оставляют уникальные следы. В этой работе предлагается новый метод обнаружения видео со сверхвысоким разрешением, основанный на изучении визуальных представлений ...
Добавлено: 23 мая 2023 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору