ഡീപ്ഫേക്ക് മനസ്സിലാക്കൽ: കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള സൃഷ്ടി

You are currently viewing ഡീപ്ഫേക്ക് മനസ്സിലാക്കൽ: കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള സൃഷ്ടി

നൂതന മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയുടെ ഉൽപ്പന്നമായ ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ യഥാർത്ഥവും വ്യാജവുമായ മാധ്യമങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള രേഖ മങ്ങുകയും സ്വകാര്യതയെയും സുരക്ഷയെയും കുറിച്ച് ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ആശങ്കകളും മനസിലാക്കുക, ഇത് വിവിധ വ്യവസായങ്ങളെയും മാധ്യമങ്ങളെയും എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു.

നൂതന മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഏറ്റവും പുതിയ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ ഗ്രാഫിക്സ് എന്നിവയ്ക്ക് നന്ദി, സമീപകാല ഡിജിറ്റൽ മുന്നേറ്റങ്ങളുടെ നിര യഥാർത്ഥ, വ്യാജ മാധ്യമങ്ങൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കി. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കത്തിന് അതിന്റേതായ ആനുകൂല്യങ്ങൾ ഉണ്ടായിരിക്കാമെങ്കിലും, ഇത് സ്വകാര്യതയുടെയും സുരക്ഷയുടെയും പ്രശ്നത്തിലേക്ക് ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കുന്നു. ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും മാന്ത്രിക സൃഷ്ടികളിലൊന്നായ ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ, വീഡിയോ എന്നിവയിലെ മുഖങ്ങൾ, ശബ്ദങ്ങൾ, ഭാവങ്ങൾ എന്നിവ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഈ കൃത്രിമത്വം കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.

Deepfake AI: എന്താണത്?

ഡീപ്ഫേക്ക് എന്നത് ‘ഡീപ് ലേണിംഗ്’, ‘വ്യാജം’ എന്നിവയുടെ സംയോജനമാണ്, ഡീപ്ഫേക്കുകൾ ഹൈപ്പർ-റിയലിസ്റ്റിക് ഇമേജുകൾ, വീഡിയോ, ഓഡിയോ എന്നിവയാണ്, ഒരിക്കലും സംഭവിക്കാത്ത കാര്യങ്ങൾ ആളുകൾ പറയുന്നതും ചെയ്യുന്നതും ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന് ഡിജിറ്റലായി കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ദി എമർജിംഗ് ഓഫ് ഡീപ്ഫേക്ക് ടെക്നോളജി: എ റിവ്യൂ എന്ന ഗവേഷണ പ്രബന്ധത്തിൽ ഇന്നൊവേഷൻ ഗവേഷകനായ മിഖാ വെസ്റ്റർലണ്ട് പരാമർശിക്കുന്നു.

ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, നിലവിലുള്ള ഒരു ചിത്രത്തിലോ വീഡിയോയിലോ ഉള്ള ഒരു വ്യക്തിയെ മറ്റൊരാളുടെ സാദൃശ്യം ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്ന ഒരു സിന്തറ്റിക് മീഡിയയാണ് ഡീപ്ഫേക്ക്. വ്യാജ വീഡിയോകളും ചിത്രങ്ങളും വ്യാജമല്ലെങ്കിലും, വിഷ്വൽ, ഓഡിയോ ഉള്ളടക്കം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും / അല്ലെങ്കിൽ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഡീപ്ഫേക്കുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ശക്തമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവ അങ്ങേയറ്റം യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതും ഉപയോക്താക്കളെ കബളിപ്പിക്കാനുള്ള ഉയർന്ന സാധ്യതയുള്ളതുമാണ്.

Deepfake എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു?

സങ്കീർണ്ണമായി തോന്നാമെങ്കിലും, ഡീപ്ഫേക്കിന്റെ പ്രവർത്തനം ആധുനിക സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ സങ്കീർണ്ണമായ പാളികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.

ഡീപ്ഫേക്കുകൾ എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കുന്നു?

ദി എമർജിംഗ് ഓഫ് ഡീപ്ഫേക്ക് ടെക്നോളജി: എ റിവ്യൂ എന്ന തലക്കെട്ടിലുള്ള മിഖാ വെസ്റ്റെർലണ്ടിന്റെ ഗവേഷണ പ്രബന്ധം അനുസരിച്ച്, ഒരു ഡീപ്ഫേക്ക് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ ജനറേറ്റീവ് വിപരീത നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ജിഎഎൻ) ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (എം എൽ) മോഡലാണ്. “ജനറേറ്റർ”, “വിവേചനം” എന്നറിയപ്പെടുന്ന രണ്ട് നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഗാൻ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, അവ ഇമേജുകൾ, വീഡിയോകൾ അല്ലെങ്കിൽ ശബ്ദങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ശേഖരം ഉപയോഗിച്ച് പഠിപ്പിക്കുന്നു. പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, വിവേചനം ബോധ്യപ്പെടുത്താൻ പര്യാപ്തമായ പുതിയ സാമ്പിളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ജനറേറ്ററിന്റെ ജോലി. അതേസമയം, താൻ കാണുന്ന നവമാദ്ധ്യമങ്ങൾ യഥാർഥമാണോ വ്യാജമാണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം വിവേചനത്തിനാണ്. ഈ പ്രക്രിയ രണ്ട് നെറ്റ് വർക്കുകളും അവരുടെ ജോലികളിൽ മെച്ചപ്പെടാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

ഡീപ്ഫേക്കുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ഡീപ്ഫേക്കുകൾ വികസിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യമായ പ്രധാന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഇവയാണ്:

  • Machine Learning Frameworks (ML)
  • ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം
  • നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് അൽഗോരിതം
  • വിപുലമായ ഡാറ്റാ ശേഖരണം
  • Face Recognition and Detection Tech
  • ഇമേജ് ആൻഡ് വീഡിയോ എഡിറ്റിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ
  • ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ
  • ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ഹാർഡ് വെയറുകൾ

മുകളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന പട്ടിക സമഗ്രമല്ല. എന്നിരുന്നാലും, ഡീപ്ഫേക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഏറ്റവും അടിസ്ഥാന സാങ്കേതികവിദ്യകളാണ് ഇവ.

ദീപാഫകെ എഐ: വീഡിയോകളിൽ മാത്രം ഒതുങ്ങുന്നുണ്ടോ?

ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് വീഡിയോകൾ മാത്രമല്ല, ഇമേജുകളും ഓഡിയോകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

ഡീപ്ഫേക്കുകൾ എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്: നല്ലതും ചീത്തയും

ഡീപ്ഫേക്കുകളുടെ ചില ദോഷങ്ങളും ഭീഷണികളും ഇവയാണ്:

പത്രപ്രവർത്തനം, ദേശീയ സുരക്ഷ, വിവരത്തിലുള്ള പൊതുജന വിശ്വാസം, സൈബർ സുരക്ഷ എന്നിവയുൾപ്പെടെ സമൂഹത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങൾക്ക് ഡീപ്ഫേക്കുകൾ കാര്യമായ ഭീഷണി ഉയർത്തുന്നു:

പത്രപ്രവർത്തനം: ഡീപ്ഫേക്കുകൾ കണ്ടെത്താൻ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. അതിനാൽ, വ്യാജ ഉള്ളടക്കം, ദേശീയ സുരക്ഷ, ഭരണ ഭീഷണി എന്നിവയിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ വാർത്തകളെ വേർതിരിച്ചറിയാനുള്ള മാധ്യമപ്രവർത്തകരുടെയും മാധ്യമ സ്ഥാപനങ്ങളുടെയും കഴിവിനെ വെല്ലുവിളിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയും: രാഷ്ട്രീയ പ്രചാരണം പ്രചരിപ്പിക്കാനും തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രചാരണങ്ങളെ തടസ്സപ്പെടുത്താനും വൈറൽ മീഡിയ ഉള്ളടക്കത്തിലൂടെ പൊതുജനാഭിപ്രായം കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ആഭ്യന്തര അസ്വസ്ഥത, അന്താരാഷ്ട്ര സംഘർഷങ്ങൾ, അധികാരികളോടുള്ള സംശയം എന്നിവയ്ക്ക് ഉത്തേജകമായി മാറാനും ഡീപ്ഫേക്കുകൾക്ക് കഴിയും. സൈബർ സുരക്ഷ: ആൾമാറാട്ടത്തിലൂടെ മാർക്കറ്റ് കൃത്രിമത്വം, ബ്രാൻഡ് അട്ടിമറി എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന തട്ടിപ്പുകൾക്ക് ഡീപ്ഫേക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. വ്യക്തിഗത തലത്തിൽ, ഇവ പ്രതികാര അശ്ലീലത്തിനും ബ്ലാക്ക് മെയിലിനും ഉപയോഗിക്കാം.

ഡീപ്ഫേക്ക് എന്ന പദത്തിന് നെഗറ്റീവ് അർത്ഥമുണ്ടെങ്കിലും, അത് എല്ലാം മോശമല്ല. ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം വൈവിധ്യമാർന്ന പോസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡീപ്ഫേക്ക് ക്രിയാത്മകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ചില വഴികൾ ഇവയാണ്:

ഫിലിം ആൻഡ് എന്റർടെയിൻമെന്റ്: ഡിജിറ്റൽ വോയ്സ് ജനറേഷൻ, പോസ്റ്ററുകളും ഫിലിം ഫൂട്ടേജുകളും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക, ക്ലാസിക് സിനിമാ രംഗങ്ങൾ പുനരാവിഷ്കരിക്കൽ, ദീർഘകാലം മരിച്ച അഭിനേതാക്കളുമായി പുതിയ സിനിമകൾ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നിവയ്ക്കായി ഡീപ്ഫേക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഭാഷയും ആശയവിനിമയവും: സംസാരം വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും കൂടുതൽ സാംസ്കാരികമായി അനുയോജ്യമായ തരം ഉപയോഗിച്ച് ശരീരഭാഷയിൽ മാറ്റം വരുത്തുന്നതിലൂടെയും വ്യത്യസ്ത ടോണുകളും പദപ്രയോഗങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ബ്രാൻഡ് കാമ്പെയ് നുകളിലെ ഭാഷാ തടസ്സങ്ങൾ തകർക്കാൻ ഡീപ്ഫേക്കുകൾക്ക് കഴിയും. ബിസിനസ്സ്, ഇ-കൊമേഴ്സ്: വിവിധ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുള്ള മോഡലുകളിൽ ഫാഷൻ വസ്ത്രങ്ങളും ആക്സസറികളും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കൾക്കായി സൂപ്പർ പേഴ്സണൽ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഓൺലൈൻ ഷോപ്പർമാർക്കായി വെർച്വൽ ഫിറ്റിംഗ് അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ബ്രാൻഡുകൾക്ക് ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.

ഈ പോസിറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിവിധ മേഖലകളിലുടനീളം ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വൈവിധ്യവും സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങളും പ്രകടമാക്കുന്നു.

ഡീപ്ഫേക്കുകൾ, എപിഐ ആക്രമണങ്ങൾ, ഇൻസിഡന്റ് റെസ്പോൺസർമാരെ ലക്ഷ്യമിടുന്ന സൈബർ ക്രിമിനലുകൾ തുടങ്ങിയ ഉയർന്നുവരുന്ന ഭീഷണികളിലേക്ക് വിഎംവെയറിന്റെ സമീപകാല റിപ്പോർട്ട് വെളിച്ചം വീശുന്നു. സുരക്ഷാ നിയന്ത്രണങ്ങളെ മറികടക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ട് സൈബർ കുറ്റവാളികൾ അവരുടെ ആക്രമണ രീതികളിൽ ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട് എന്നത് ശ്രദ്ധേയമാണ്. സർവേയിൽ പങ്കെടുത്തവരിൽ മൂന്നിൽ രണ്ട് പേരും ആക്രമണങ്ങളിൽ ദോഷകരമായ ഡീപ്ഫേക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സാക്ഷ്യം വഹിച്ചതായി റിപ്പോർട്ടിൽ പറയുന്നു, ഇത് മുൻ വർഷത്തെ അപേക്ഷിച്ച് 13% വർദ്ധനവാണ്. ഈ ഡീപ്ഫേക്കുകൾ പ്രാഥമികമായി ഇമെയിൽ വഴിയാണ് വിതരണം ചെയ്യുന്നത്. സൈബർ ക്രിമിനൽ തന്ത്രങ്ങളിലെ മാറ്റം ഇപ്പോൾ ഓർഗനൈസേഷനുകളിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുന്നതിനും അവരുടെ സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് പ്രവേശനം നേടുന്നതിനും ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് സൈബർ സുരക്ഷാ ലാൻഡ്സ്കേപ്പിലെ ആശങ്കാജനകമായ ഒരു പ്രവണതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, വാരിൻഡയുടെ എഡിറ്റർ എസ് മോഹിനി രത്ന പറയുന്നു.

ഡീപ്ഫേക്ക് എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം?

ഡീപ്ഫേക്ക് ആക്രമണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന്, വീഡിയോയിലും വാചക ഉള്ളടക്കത്തിലും കാണേണ്ട നിരവധി പ്രധാന സൂചകങ്ങളുണ്ട്.

അസാധാരണമായ മുഖ സ്ഥാനം, അസ്വാഭാവികമായ മുഖ അല്ലെങ്കിൽ ശരീര ചലനം, വിചിത്രമായ കളർ ഗ്രേഡിംഗ്, സൂം ചെയ്യുമ്പോൾ വിചിത്രമായ രൂപം, അസ്ഥിരമായ ഓഡിയോ, കണ്ണുചിമ്മാത്ത വ്യക്തികളെപ്പോലെ വിചിത്രമായ കണ്ണ് ചലനം എന്നിവയാണ് വീഡിയോയിലെ ഡീപ്ഫേക്ക് ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ലക്ഷണങ്ങൾ. വാചക ഡീപ്ഫേക്കുകളിൽ, അടയാളങ്ങളിൽ അക്ഷരത്തെറ്റുകൾ, അസ്വാഭാവിക ഘടനയുള്ള വാചകങ്ങൾ, സംശയാസ്പദമായ ഉറവിട ഇമെയിൽ വിലാസങ്ങൾ, അയയ്ക്കുന്നയാളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാത്ത വാക്കുകൾ അല്ലെങ്കിൽ വാക്കുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടാം.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ഡീപ്ഫേക്ക് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ തുടർച്ചയായി മെച്ചപ്പെടുമ്പോൾ, കാലഹരണപ്പെട്ട സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് അത്തരം ക്രമക്കേടുകൾ കണ്ടെത്താനുള്ള സാധ്യത കുറവാണെന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, നിരന്തരമായ ജാഗ്രതയും ജാഗ്രതയും ഉപയോഗിച്ച്, ഒരാൾക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും ഇന്റർനെറ്റിൽ വഞ്ചിക്കപ്പെടാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും.

മിഖാ വെസ്റ്റെർലണ്ട്, D.Sc. എക്കോൺ, കാർലറ്റൺ സർവകലാശാലയിലെ സ്പ്രോട്ട് സ്കൂൾ ഓഫ് ബിസിനസിലെ അസോസിയേറ്റ് പ്രൊഫസറാണ്. സാമൂഹിക, സാമ്പത്തിക, പാരിസ്ഥിതിക മാനങ്ങൾ പോലുള്ള നിലവിലെ, ഭാവി സമൂഹങ്ങളുടെ വിവിധ വശങ്ങളെ ഗണ്യമായി സ്വാധീനിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ, സമ്പ്രദായങ്ങൾ, പ്രതിഭാസങ്ങൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന ഒരു ഇന്നൊവേഷൻ ഗവേഷകനാണ് അദ്ദേഹം.

Dr Bibin

Experienced Researcher with a demonstrated history of working in the Deep Learning, Computer Vision

Leave a Reply