• 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
1 июля 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ выяснили, кто и почему в России питается вне дома
Около трети населения (31,3%) практически не едят вне дома и не покупают готовую еду. Ядро активных потребителей — тех, кто питается вне дома или покупает готовое почти ежедневно или несколько раз в неделю, — составляет всего около 9%. Таковы результаты исследования, проведенного Институтом социальной политики НИУ ВШЭ. Как отмечают авторы, питание вне дома в России перестало быть маркером высокого статуса.
30 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ получила премию за выдающуюся научную статью
Международное научное общество по коллективному выбору и экономике благосостояния — Society for Social Choice and Welfare (SSCW) — присудило награду для молодых исследователей Ангелине Юдиной, аспирантке и преподавателю департамента математики ФЭН, младшему научному сотруднику Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ. Ученые отметили ее статью, посвященную решениям задачи выбора наилучших альтернатив на основании результатов их попарных сравнений.
30 июня 2026 г.
«Я хотела бы, чтобы мои исследования помогали делать мир спокойнее и лучше»
Какую бы задачу ни решала младший научный сотрудник Лаборатории методов анализа больших данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ Сараа Али, она думает, какую пользу она может принести людям. О своей большой семье, диагностике трехфазных двигателей и мечте построить на родине детский приют она рассказала проекту «Молодые ученые Вышки».

 

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