|
|
|
|
| LEADER |
02342nab a2200301 c 4500 |
| 001 |
koha001008715 |
| 005 |
20231101161232.0 |
| 007 |
cr | |
| 008 |
231025|2023 ru s c rus d |
| 024 |
7 |
|
|a 10.17223/19988605/64/13
|2 doi
|
| 035 |
|
|
|a koha001008715
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 100 |
1 |
|
|a Никитенкова, Светлана Павловна
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Применение закона Бенфорда в обнаружении deepfake-изображений
|c С. П. Никитенкова
|
| 246 |
1 |
1 |
|a Application of Benford's law in deepfake image detection
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a электронный
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр.: 33 назв.
|
| 520 |
3 |
|
|a Разработка и совершенствование технологий обнаружения deepfake являются одним из приоритетных направлений обеспечения социальной и биометрической безопасности. В работе исследуются перспективы применения закона Бенфорда как инструмента обнаружения deepfake-изображений, сгенерированных нейросетями GAN. Предлагаемый подход основан на анализе спектра мощности и энтропии изобра-жений. Эффективность предложенного метода апробировалась на датасетах, сгенерированных нейросетями StyleGAN2 и StyleGAN3. Предложенный метод не требует больших вычислительных мощностей.
|
| 653 |
|
|
|a дипфейки
|
| 653 |
|
|
|a Бенфорда закон
|
| 653 |
|
|
|a Кульбака-Лейблера дивергенция
|
| 655 |
|
4 |
|a статьи в журналах
|
| 773 |
0 |
|
|t Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
|d 2023
|g № 64. С. 128-137
|x 1998-8605
|w 0210-40860
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|
| 856 |
4 |
|
|u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001008715
|
| 908 |
|
|
|a статья
|
| 999 |
|
|
|c 1008715
|d 1008715
|
