Дипфейков что это такое
6 лучших Deepfake приложений и инструментов в 2021 году
Различные методы манипулирования изображениями были введены в 19 веке и позднее применялись к кинофильмам. Эти методы быстро улучшились с цифровым видео.
В начале 1990-х годов исследователи из академических институтов разработали технологию Deepfake, которая впоследствии была доработана разработчиками в онлайн-сообществах. В последнее время подделки Deepfake привлекают большое внимание за их использование в финансовых махинациях, розыгрышах и фальшивых новостях.
Это заставило правительство и промышленность выявлять и ограничивать их незаконное использование. Тем не менее технология имеет большой потенциал, если ее правильно использовать.
Что такое технология Deepfake?
Deepfakes относятся к манипулируемому визуальному контенту, генерируемому сложным искусственным интеллектом, который дает сфабрикованные изображения и звуки, которые кажутся реальными. В большинстве случаев, человек в существующем видео или изображении заменяется на чье-то подобие.
Хотя трудно создать хороший deepfake на обычном компьютере, есть много инструментов, доступных в интернете, чтобы помочь людям сделать достойные deepfakes. Технология все еще находится в зачаточном состоянии, поэтому не ожидайте идеального результата.
Мы тщательно собрали несколько хороших deepfake приложений и инструментов, которые не требуют высокого класса рабочего стола с мощными графическими картами (за исключением одного или двух). Вы можете использовать их как в исследовательских целях, так и просто для развлечения, но не нарушайте чью-либо частную жизнь.
6. Doublicat
Платформа: Android / iOS
Цена: Бесплатно
Doublicat позволяет вам сделать селфи и поместить свое лицо на мем или GIF в своей библиотеке. Это займет около 5 секунд, чтобы ваше лицо было наложено на лицо Брэда Питта, Леонардо Ди Каприо или Тейлора Свифта.
Вы будете удивлены, увидев, насколько хорошо ваше наложенное лицо принимает те же выражения, что и оригинал. Вы можете переслать результаты своей семье и друзьям или опубликовать их в Instagram.
Вывод будет довольно странным, если будет много движений лица, но в целом это интересный эксперимент. По словам разработчиков приложения, само изображение удаляется с серверов сразу после его обработки. Однако при этом сохраняется представление черт лица.
5. FaceApp
Платформа: Android / iOS
Цена: Бесплатно
FaceApp разработан российской компанией Wireless Lab. Он использует нейронные сети для генерации высокореалистичных преобразований лиц на фотографиях.
Приложение может преобразить ваше лицо, чтобы заставить его улыбаться, выглядеть старше, выглядеть моложе или просто смены пола, а также многих других захватывающих преобразований. Татуировки, виньетки, размытие объектива и наложение фона также являются частью FaceApp.
В 2018 году приложение привлекло много внимания со стороны трансгендерных и ЛГБТ-сообществ из-за его реалистичных преобразований гендерных изменений. Он также столкнулся с критикой как в социальных сетях, так и в прессе за конфиденциальность пользовательских данных.
4. Deepfakes web β
С помощью этого инструмента вы можете создавать deepfake видео в интернете. Однако кривая обучения здесь немного больше, чем то, что вы найдете в других приложениях.
Вам нужно зарегистрироваться и загрузить свои видео. Все остальное происходит в облаке, где используются мощные графические процессоры. На изучение видео/изображений и смену лиц уходит почти 4 часа. Вы также можете использовать обученную модель, чтобы менять лица, что занимает около 30 минут.
Качество выходного видео зависит от значений «потерь»: чем ниже значения потерь (при обучении из загруженных видео), тем выше качество. И, конечно, только вы можете получить доступ к своим видео и учебным данным.
3. DeepFaceLab
Платформа: Windows
Цена: Бесплатный
DeepFaceLab является ведущим программным обеспечением для создания подделок. Она использует новые нейронные сети для замены лиц в видео. Она размещена на GitHub и породила бесчисленное множество видео в интернете.
По словам его разработчиков, более 95% глубоких подделок видео создаются с помощью DeepFaceLab. Его используют несколько популярных каналов YouTube, таких, как Ctrl Shift Face, iFake и Shamook.
DeepFaceLab прекрасно работает, но для его использования необходимы технические знания. Как только вы загрузите и разархивируете инструмент, вы увидите множество папок и ряд командных файлов. Существует папка с именем «workspace», которая содержит все обучающие модели, исходные видео и выходные данные. Инструмент работает с определенными именами и местоположениями файлов, чтобы пакетный файл мог функционировать.
2. FaceSwap
Платформа: Windows | MacOS | Linux
Цена: бесплатно
FaceSwap похож на DeepFaceLab, но предоставляет больше возможностей, лучшую документацию и лучшую онлайн-поддержку. И да, он также доступен на Mac и Linux.
Это инструмент с открытым исходным кодом, наполненный функциональностью для выполнения каждого шага процесса Deepfake, от импорта первоначального видео до создания финального видео Deepfake. Чтобы запустить этот инструмент, вам нужна мощная видеокарта, так как замена лица происходит невероятно медленно.
Работая на Python, Keras и Tensorflow, Faceswap имеет активное сообщество, поддерживающее и разрабатывающее программное обеспечение. Есть много учебников, которые помогут вам начать работу.
1. Zao
Платформа: Android | iOS
Цена: бесплатно
Технология глубокой подделки Zao позволяет вам модулировать голоса знаменитостей и накладывать свое лицо на тело актера в сцене.
Просто нажмите на одну фотографию и попробуйте тысячи модных причесок, одежды и макияжа. Приложение предоставляет вам множество видеоклипов, нарядов и буквально неограниченные возможности для изучения.
В 2019 году Zao за короткое время приобрел значительную популярность, позволив пользователям обмениваться лицами с любимыми актерами в коротких клипах из телепередач и фильмов. За месяц он стал самым загружаемым бесплатным приложением в Китае. С ростом популярности, его разработчики также столкнулись с критикой политики конфиденциальности приложения.
Это займет всего несколько секунд, чтобы поменять ваше лицо, но так как алгоритм в основном обучен на китайских лицах, это может выглядеть не так естественно, как вы ожидаете.
Тем не менее все эти инструменты демонстрируют, как быстро развивался базовый ИИ: то, что раньше требовало тысячи картинок, чтобы сделать достаточно убедительное глубокое поддельное видео, теперь требует только одного изображения и дает лучшие результаты.
Дипфейки: дезинформация или шаг в будущее?
Фейки на выборах и «воскрешение» из мертвых
Совсем недавно, на рубеже XX и XXI веков, сверхпопулярной была программа Photoshop. Теперь на смену ей пришли нейросети, а именно дипфейки (Deepfake). Эта технология куда опаснее, но также перспективнее прежней возможности грубо вырезать лица людей с фотографий и приклеивать их на другие снимки.
Другая история произошла в 2020 году на выборах в Индии. В Дели лидер одной из оппозиционных партий Маноджа Тивари сделал заявление на хинди и на диалекте хариани. При этом говорить на этом языке он не умел. Пойти на обман Маноджа Тивари решился скорее всего из-за желания завоевать голоса рабочих-мигрантов в Дели. Они как раз говорят на диалекте хариани.
И подобных случаев уже много. В истории с лидером индийской оппозиции интересно то, что он так и не признался в использовании технологии: доказать это довольно сложно, вот и признаваться необязательно.
Еще один пример — фильм «Би-би-си» «Добро пожаловать в Чечню» про активистов, критикующих власть. Создатели картины не стали «замазывать» лица оппозиционеров, а наложили на них дипфейки активистов, живущих в Нью-Йорке.
Можно ли вычислить дипфейки
Сложность в борьбе с нечестным использованием технологии заключается в том, что подделки будут становиться только качественнее.
Дипфейк — это генеративно-состязательная сеть. В ней есть генератор и дискриминатор. Генератор создает подделку, а дискриминатор критикует и указывает на ее недостатки. После этих замечаний генератор снова приступает к работе. В итоге появляется очень точный фейк.
Некоторые страны приняли решение регулировать дипфейки законом.
В 2020 году Калифорнийский и Стэндфордский университеты смогли повысить точность выявления дипфейков до 97%. Ученые исследовали виземы и фонемы.
Виземы — визуальное выражение того, как произносится тот или иной звук. Условно — мы говорим что-то и наш рот как-то движется. Филологи пытаются сравнить виземы в дипфейках и в оригинальных видео. Действительно, виземы в дипфейках выглядят немного иначе. Если обучить алгоритмы на таком поле данных, точность распознавания подделки будет достаточно высокая.
Другой способ вычисления обмана — изучение того, как шумит реальное и поддельное видео. Шум в дипфейках немного другой, и часто это удается услышать.
Другая сторона дипфейков
С помощью генеративных нейронных сетей можно создавать контент, используя минимальное количество данных. С этой точки зрения технология связана совсем не с «пересадкой» лиц для веселья, а с практической целью. Сейчас по одной фотографии и тексту возможно генерировать видео. Текст синтезируется в аудио, по аудио анимируются фотографии — в итоге мы получаем говорящего спикера. С помощью этого комплекса алгоритмов можно очень быстро создавать видеоконтент.
Дипфейки могут «воскрешать» любимых актеров. Например, Филип Сеймур Хоффман и Пол Уокер, умершие во время съемок фильмов с их участием («Голодные игры: Сойка-пересмешница» и «Форсаж 7» соответственно), были воссозданы в цифровом виде. А Кэрри Фишер «воскресили» для съемок в девятом эпизоде «Звездных войн».
Мария Чмир, гендиректор Deepcake.io, утверждает, что скоро появится инструмент, который полностью изменит интерактивность. Сегодня все, что дают зрителям, — это выбрать концовку сериала. В будущем с помощью дипфейков мы сможем оказаться внутри киновселенной вместе со своими друзьями. Будет возможность и менять надоевших актеров. Ведь генеративные нейросети позволяют существенным образом редактировать, видоизменять и трансформировать контент.
Именно поэтому дипфейки — это не только манипуляция и дезинформация. С помощью них можно будет снимать фильмы со спецэффектами, оживлять персонажей и в целом добавить новый опыт потребления контента.
Эйнштейн вместо тренера: что такое дипфейк и почему это тренд в обучении
Британский рекламный холдинг WPP обучает сотрудников при помощи нейросети. 50 000 человек осваивают основы маркетинга по видеокурсам с виртуальным наставником, который ведёт лекции на трёх языках: английском, испанском и китайском. При этом к каждому сотруднику наставник обращается лично по имени.
Видеокурсы на основе дипфейк уже создают компании Великобритании
и США. Рассказываем, что это за технология и чем полезна для бизнеса.
Что такое дипфейк и как работает
Дипфейк — видео, созданное с помощью искусственного интеллекта. Если упрощённо, нейросеть по пикселям собирает ролик на основе готовых изображений. Например, изучает тысячи фотографий Дэвида Бекхэма и выпускает видео, на котором спортсмен призывает людей бороться с малярией.
Дипфейк с Дэвидом Бекхэмом. Футболист на пяти языках призывает подписать петицию против малярии
Другой вариант работы — искусственный интеллект накладывает одного персонажа на другого и получается комбо: Джим Керри в роли злодея из фильма «Сияние» или Бред Питт в образе терминатора.
Нейросеть показала, как выглядел бы Джим Керри в фильме «Сияние». Смотреть пример целиком
Бред Питт в роли терминатора — очередная фантазия дипфейка
От архитектуры до журналистики — где используют дипфейк
Дипфейк изобрел студент Стэнфордского университета Ян Гудфеллоу
в 2014 году для разработчиков искусственного интеллекта. Но технология быстро вышла за пределы узкого круга учёных. Сейчас её используют
в массовой культуре: от архитектуры до журналистики.
С помощью дипфейка GauGAN детские наброски можно превратить в реалистичный пейзаж
У созданного при помощи дипфейка блогера Лил Микела два миллиона подписчиков в «Инстаграм»
Приложение Faceapp покажет, как бы вы выглядели в старости или женском образе
В чём польза дипфейка для корпоративного обучения
68% сотрудников предпочитают учебные видеоролики статьям, инфографике, презентациям и книгам. Это подтверждает международное исследование компании Wyzowl. При работе над видео дипфейк даёт бизнесу ряд преимуществ.
Это позволяет международным компаниям сэкономить деньги на локализации контента, снять языковой барьер и учить сотрудников во всех странах по единым стандартам.
Учебный ролик от стартапа Synthesia. При помощи нейросети тренер читает лекцию на французском, китайском и португальском. Технология меняет не только озвучку, но и движение губ тренера
При помощи технологии дипфейк лекция больше похожа на разговор по душам — тренер обращается к сотруднику по имени и говорит лично с ним
Как получить видеокурс по технологии дипфейк
Есть два способа: заказать у студии или создать самому при помощи специальных программ.
Чтобы сделать видеокурс в Synthesia Create не нужна студия, камера и даже ведущий — только сценарий. Остальное нейросеть делает за вас.
В Synthesia Create вы собираете видеокурс, как конструктор: выбираете персонажа, фон, язык озвучки, добавляете текст и нажимаете «Опубликовать». Курс готов — виртуальный персонаж ведёт тренинг по вашему сценарию
Synthesia Create полностью на английском языке. Есть бесплатная демоверсия. Чтобы её получить, достаточно оставить заявку на сайте.
Видеокурсы на основе нейросети кроме британского WPP уже создают в Reuters, SAP, Accenture и Buzzfeed, пишет издание Wired. Материалы используют для адаптации новичков, обучению технике безопасности и стандартам работы.
Технология дипфейк пока осваивается за рубежом. А позже, возможно, приживётся в и России, как это получилось с виртуальной реальностью.
Быстрый конструктор курсов и тестов
Поможет создать интерактивные курсы и тесты в рекордно короткие сроки. Без дизайнера и программиста.
Редактор iSpring. Пишу статьи по eLearning, помогаю экспертам выпускать материалы для блога iSpring. Если у вас есть интересная тема по дистанционному обучению, напишите мне.
Технологии Deepfake как угроза информационной безопасности
В сети «Интернет» некоторое время назад возникло новое явление — т.н. дипфейки (deepfake), поддельный контент с наложением лиц и голосов известных людей на видеоматериалы различного содержания с применением технологий искусственного интеллекта. Мы расскажем о том, что такое Deepfake, чем он опасен и как подобные технологии могут использоваться киберпреступниками.
Что такое дипфейк?
Deepfake (от англ. deep learning — «глубокое обучение» и fake — «фальшивый») — реалистичная манипуляция аудио- и видеоматериалами с помощью искусственного интеллекта. Эта технология заставляет человека говорить то, чего он не произносил, и делать то, чего он никогда не совершал.
Технология Deepfake уходит корнями в далёкие девяностые. В то время подобными инструментами обладали лишь эксперты по спецэффектам в киноиндустрии. Впоследствии технология была доработана в интернет-сообществе, и программное обеспечение для создания дипфейков появилось в открытом доступе. В последнее время технология Deepfake привлекает большое внимание из-за её использования в финансовых махинациях, розыгрышах и фальшивых новостях (fake news).
Deepfake применяет возможности искусственного интеллекта для синтеза человеческого изображения: объединяет несколько снимков, на которых человек запечатлён с разных ракурсов и с разным выражением лица, и делает из них видеопоток. Анализируя фотографии, специальный алгоритм обучается тому, как выглядит и может двигаться человек. При этом работают две нейросети. Первая из них генерирует изображения, а вторая отвечает за поиск отличий между ними и настоящими образцами. В случае если вторая нейросеть обнаруживает подделку, изображение отправляется обратно первой для усовершенствования.
Deepfake работает при помощи открытых алгоритмов машинного обучения и библиотек, что позволяет достичь высшего качества контента. Нейросеть получает изображения из библиотеки и обучается при помощи роликов на видеохостингах. Искусственный интеллект тем временем сопоставляет фрагменты исходных портретов с тем, что есть на видео, и в итоге получается правдоподобный материал.
Чем опасна технология Deepfake?
В 2018 году появилась первая публичная программа для подмены лиц под названием FakeApp, которая открыла дипфейк-инструменты простому обывателю. Наборы для создания такого контента находятся с тех пор в свободном доступе и легки в освоении. Любой человек, который имеет доступ к интернету, свободное время, цели и мотивацию, может в режиме реального времени создавать фальшивый контент и наполнять им каналы социальных сетей.
Первые поддельные видеоролики стали появляться ещё в 2017 году. Поначалу большинство дипфейк-контента выглядело просто забавно: это были в основном любительские видеофайлы, созданные с использованием бесплатных инструментов и содержавшие лица знаменитостей, наложенные на порнографические записи. Однако за несколько лет технология развилась настолько, что создаваемые с её помощью материалы стали пугающе убедительными. Широкую известность она получила после того, как один из пользователей сайта Reddit с никнеймом Deepfakes разместил у себя на странице видео, где лицо актрисы из порнофильма удачно заменили на лицо актрисы Галь Гадот.
В качестве примера громкого дипфейка можно привести опубликованное в 2018 году фальшивое видео с экс-президентом США Бараком Обамой, где он якобы оскорбляет нынешнего главу американского государства. Видеоролик был сделан при помощи программ FakeApp и Adobe After Effects.
В середине 2019 года в Сети появилось сфабрикованное видео с Марком Цукербергом, который будто бы откровенно обрисовал текущее положение дел с персональными данными людей. В том же году в интернете опубликовали дипфейк-видео со спикером палаты представителей конгресса США Нэнси Пелоси. Автор ролика с помощью технологий искусственного интеллекта изменил речь Пелоси так, что она плохо выговаривала слова, и пользователи, посмотревшие видео, посчитали, что политик находится в состоянии алкогольного опьянения. Всё это переросло в большой скандал, и лишь спустя некоторое время было доказано, что речь Пелоси была сгенерирована компьютером.
В июне 2019 года пользователи увидели алгоритм DeepNude, который научился раздевать девушек на фотографиях. Если до этого подобные программы просто подменяли лица, то новый алгоритм самостоятельно перерисовывает тело героини снимка. Достаточно было загрузить изображение в программу и несколько секунд подождать.
Описанные события заставили правительство и промышленность Соединённых Штатов выявлять и ограничивать незаконное использование дипфейков. В октябре 2019 года губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом подписал документ AB 730, известный как «антидипфейк-законопроект», в котором говорится о запрете распространения дипфейк-видео во время предвыборной кампании в 2020 году.
В дополнение ко всему перечисленному существуют и технологии подделки голосов. Голосовые дипфейки также используются киберпреступниками — в частности, для того, чтобы убедить сотрудников какой-либо компании осуществить несанкционированные действия. Далее в статье мы расскажем об этом подробнее.
Deepfake как угроза для информационной безопасности бизнеса
Помимо политических информационных войн Deepfake создаёт и риски в области информационной безопасности корпоративного сектора. Дипфейки оказались неплохим инструментом в руках мошенников.
Например, целевой фишинг (англ. spearphishing) направлен на то, чтобы обмануть конкретных сотрудников определённой компании и заставить их выполнить вручную какую-нибудь операцию — оплату поддельного платёжного поручения, отправку документов, ручной сброс учётных данных пользователя для киберпреступника. Такие действия, как правило, труднее обнаружить технически (с точки зрения средств защиты информации), так как электронное письмо не содержит никаких подозрительных ссылок или вложений и обычно используется в сочетании с атакой Business E-mail Compromise (BEC), когда хакеры получают контроль над корпоративной учётной записью электронной почты и могут отправлять письма с легитимных адресов. По данным ФБР, за последние три года атаки типа BEC обошлись компаниям по всему миру более чем в 26 млрд долларов США.
Дипфейки имеют возможность «перегружать» подобные операции. Например, сотрудник компании получает электронное письмо от генерального директора с просьбой принять некоторые финансовые меры, затем ему приходит текстовое послание с мобильного номера того же топ-менеджера, а потом — и аудиосообщение, где голос генерального директора называет работника по имени и ссылается на предыдущие разговоры с ним. Скорее всего, сотрудник не задумается о том, дипфейк это или нет.
В качестве примера такой атаки можно привести инцидент, который произошёл в августе 2019 года в одной компании, которая работает в сфере энергетики. Было установлено, что киберпреступник использовал технологию создания дипфейков для осуществления мошеннических действий на сумму в 220 000 евро. Злоумышленник вышел на связь с финансовым отделом как управляющий из Германии. Он смоделированным голосом попросил срочно перевести деньги на счёт в Венгрии, и у бизнес-партнеров не было ни единого повода не верить звонящему.
Как бороться с дипфейками
Проблема дипфейков кажется весьма сложной. Поскольку они создаются с помощью искусственного интеллекта, для борьбы с ними нужно использовать нечто аналогичное.
В настоящее время рынок ИБ не предлагает специальных технологий и решений для защиты от дипфейков. Тем не менее, определённые шаги в данном направлении совершаются. Например, Facebook, Microsoft и исследователи из американских университетов начали разработку инструментов для обнаружения подобных подделок, а также в сотрудничестве с Amazon решили провести конкурс Deepfake Detection Challenge на лучший способ определения дипфейк-видео.
Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) запустило алгоритм выявления поддельных видеоматериалов. В статье «In Ictu Oculi: Exposing AI Generated Fake Face Videos by Detecting Eye Blinking» рассказывается о том, как анализ частоты моргания может помочь обнаружить дипфейк. Идея такова: обычно в открытом доступе трудно найти фотографии человека в момент моргания, так что нейронной сети просто не на чем учиться генерировать подобные кадры. Кроме того, у оригинала и подделки могут различаться некоторые примечательные части лица (подбородок, брови, скулы, усы и борода, веснушки и родимые пятна); любое несоответствие – свидетельство дипфейка. В качестве примера можно это увидеть на видео «Билл Хейдер пародирует Тома Круза с помощью нейросети».
Для того чтобы минимизировать риски целевых фишинговых атак при помощи дипфейков в корпоративной среде, необходимо информировать пользователей о новых типах вредоносной активности и быть начеку в ситуациях, когда поведение собеседника в телефонном разговоре или голосовом сообщении кажется необычным. Кроме того, рекомендуется:
Чтобы показать, насколько доступным стало создание дипфейков, рассмотрим несколько примеров бесплатных программ для генерации подобного контента.
Примеры бесплатных дипфейк-приложений и инструментов
DeepFaceLab
Бесплатное ПО DeepFaceLab является одним из наиболее популярных приложений для создания дипфейков и использует новые нейронные сети для замены лиц в видео. Программа размещена на GitHub, исходный код выложен пользователем iperov. По словам разработчика, более 95% глубоких подделок видео создаётся с помощью DeepFaceLab.
Рисунок 1. Обработка изображения для создания дипфейка в ПО DeepFaceLab
DeepFaceLab распространяется в виде набора пакетных файлов для ОС Windows. Минимальные системные требования — 2 ГБ ОЗУ и место для файла подкачки, а также OpenCL-совместимая видеокарта с объёмом ОЗУ не менее 256 МБ.
Doublicat
Разработчики сервиса Reflect в декабре 2019 года представили бесплатное приложение Doublicat для Android и iOS. Программа позволяет реалистично менять лица на двух фотографиях.
Рисунок 2. Обработка изображения для создания GIF-дипфейка в Doublicat
Для создания изображения нужно сделать селфи, а затем выбрать какой-либо из знаменитых GIF-мемов и вставить туда своё лицо.
В начале января приложение Doublicat стало вирусным. О нём написали десятки западных изданий.
Бесплатное китайское дипфейк-приложение Zao для Android и iOS может заменить лицо известного героя или актёра на лицо пользователя в любом отрывке популярного фильма, сериала, шоу или клипа, и при этом не понадобится вдаваться в тонкости и нюансы монтажа и обработки видео. Zao позволяет модулировать голоса знаменитостей и накладывать своё лицо на тело актёра в сцене. Приложение предоставляет множество видеоклипов и нарядов, а также обширные возможности для изучения. В большинстве случаев результат выглядят не идеальным, но забавным.
Рисунок 3. Обработка изображения для создания видео-дипфейка в Zao
Многие пользователи сочли, что приложение может оказаться небезопасным, поскольку в политике конфиденциальности указано, что компания-разработчик Momo вправе применять сгенерированные видеоролики в собственных целях (т.е. ей принадлежит весь созданный программой контент).
Выводы
С распространением технологии Deepfake появилась опасность дискредитации любого пользователя, чей снимок или голос есть в общем доступе. Технологии создания дипфейков постоянно совершенствуются, и уже через несколько лет можно ожидать появления настолько естественно выглядящих или звучащих подделок, что выявить их можно будет только после тщательного анализа с использованием искусственного интеллекта.
При этом наиболее перспективные направления использования дипфейков — политические войны и мошенничество. Кроме того, с учётом постоянного совершенствования технологий дипфейки могут также навредить и судебной практике — в части доверия к аудио- и видеоматериалам доказательной базы (диктофонным записям, файлам видеорегистраторов и т.п.).
В настоящее время рынок ИБ не предлагает специализированных решений для защиты от дипфейков. Развитие инструментов, способных распознать поддельный контент, пока находится в зачаточном состоянии. Единственное решение, которое существует в настоящее время, заключается в том, чтобы информировать пользователей о новых типах атак и быть настороже относительно любого поведения, которое кажется необычным.