Soyut
Gerçeklik ve kurgu arasındaki çizginin giderek bulanıklaştığı bilgi çağında, derin asma teknolojisi hem muazzam potansiyele hem de önemli risklere sahip güçlü bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Hiper-gerçekçi ses ve video oluşturmak için sofistike yapay zeka (AI) ve makine öğrenme tekniklerini kullanan derin peynir teknolojisi, yenilikçi uygulamalarının yanı sıra önemli güvenlik tehditleri oluşturmaktadır. Bu makale, derin peynir teknolojisinin derinlemesine araştırılmasını sağlar, yanlış bilgi ve kimlik sahtekarlığı da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kötüye kullanım potansiyelini göstermektedir ve bu riskleri teknolojik, eğitimsel ve yasal önlemler yoluyla azaltmak için kapsamlı bir çerçeve önermektedir.
Deepfake nasıl çalışır?
Deepfake teknolojisi, yapay sinir ağlarını içeren karmaşık bir sürece dayanmaktadır. Bu ağlar, kalıpları öğrenmek ve özellikleri tanımak için görüntüler ve videolar gibi çok miktarda veri konusunda eğitilir. Eğitildikten sonra, ağ, genellikle orijinalinden ayırt edilemeyen son derece gerçekçi içerikler üretebilir. Deepfake teknolojisinin teknik temellerini anlamak için, makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarına bakmalıdır. Bu teknolojinin merkezinde üretken çekişsel ağlar (GANS) ve derin öğrenme bulunmaktadır.
Üretken çekişmeli ağlar (GANS)
GANS, sürekli bir rekabet döngüsünde yer alan iki sinir ağından (jeneratör ve ayrımcı) oluşur. Jeneratör gerçek verileri taklit eden görüntüler veya sesler yaratırken, ayrımcı özgünlüklerini değerlendirir. Zamanla, jeneratör ayrımcının geri bildirimlerinden öğrenir ve otantik verilerden ayırt edilemez olana kadar çıktılarını geliştirir.
Derin Öğrenme:
Derin kekin ilerlemesinde derin öğrenme çok önemlidir, evrişimsel sinir ağları (CNN’ler) insan ifadelerinin ve seslerinin dakikalık detaylarını analiz etmek ve çoğaltmak için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu modeller, insan özelliklerini öğrenmek ve şaşırtıcı doğrulukla öğrenmek için kullandıkları milyonlarca görüntü ve ses dosyası içeren kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir.
Derin kekin karanlık tarafı
Yapay zekadaki gelişmeler nedeniyle derin peynir teknolojisinin artan erişilebilirliği hem önemli fırsatlar hem de önemli riskler sunmaktadır. Bir yandan, yaratıcı içerik üretimini kolaylaştırır, sanatsal ifadeyi geliştirir ve eğitim deneyimlerini geliştirir. Öte yandan, sahtekarlık, yanlış bilginin çoğalması ve sosyal manipülasyon gibi ciddi tehditler oluşturur. İşte derin peynir ile ilgili en ilgili uygulamalardan bazıları:
- Dezenformasyon ve Propaganda: Derin keçe, kamuoyunu değiştirebilecek, seçimleri etkileyebilecek ve şiddeti kışkırtabilecek yanlış bilgiler oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin, tartışmalı ifadeler yapan bir politikacının derin bir peme videosu itibarlarına zarar verebilir ve güvenilirliklerini zayıflatabilir.
- Kişisel ve kurumsal sahtekarlık: Deepfake, güvenli erişim veya kişisel bankacılık sistemlerini tehlikeye atabilen sesle etkinleştirilen sistemlerde yüz tanıma yazılımını atlayabilir veya sesleri taklit edebilir. Şirketler, hassas bilgiler elde etmek veya etkili figürlerden imal edilmiş duyurular yoluyla hisse senedi fiyatlarını değiştirmek için kimlik avı saldırılarında kullanılan derin bir defansla casusluk tehditleriyle karşı karşıyadır.
- Taciz ve siber zorbalık: İnsanlar rızası olmadan derin pasta videolarında tasvir edildiğinde, psikolojik sıkıntı, sosyal reddetme ve yasal sorunlara yol açabilir.
- Ulusal Güvenlik Tehditleri: Deepfake, ülkeleri istikrarsızlaştırma, uluslararası çatışmayı teşvik etme ve yanıltıcı zeka üretme potansiyeline sahiptir.
Derin kılıf risklerini azaltmak
Deepfake teknolojisinin kötüye kullanılması ile mücadele, teknolojik çözümleri, yasal çerçeveleri, kamu bilinci girişimlerini ve uluslararası işbirliğini entegre eden çok yönlü bir yaklaşım içerir. Her biri Deep Tesis Tespit Mücadelesinin farklı yönlerini ele alan çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Deepfake teknolojisi ile ilişkili riskleri azaltmak için uygulanabilecek bazı temel önlemler:
- Teknolojik tespit teknikleri:
- Dijital adli teknikler: Bunlar, Deepfake algoritmalarının geride bıraktığı dijital parmak izlerinin analiz edilmesini içerir. Piksel düzeyinde özellikleri inceleyerek, doğal olmayan yanıp sönme veya çarpık arka planlar gibi tutarsızlıklar tespit edilebilir.
- AI güdümlü tespit: Yapay zeka ile çalışan araçlar, videoları çerçeveye göre analiz edebilir, aydınlatma, gölgeler ve manipülasyonu gösterebilecek yüz ifadelerindeki tutarsızlıkları belirleyebilir.
- Doğrulama için blockchain: Dijital içeriğin özgünlüğünü sağlamak için Blockchain teknolojisi, değişmez bir medya dosyası defteri oluşturmak için kullanılabilir. Birkaç şirket, görüntü ve videoların bütünlüğünü yakalama noktasında doğrulamak için blockchain kullandı ve yetkisiz değişiklikleri kolayca tespit edebilir.
- Eğitim girişimleri ve kamuoyu bilinci
Kamuoyunun farkındalığını ve eğitimin arttırılması, derin bir müfredatla yayılan yanlış bilgiye karşı erken tespit ve direniş için çok önemlidir:
- Medya Okuryazarlığı Programları: Google tarafından finanse edilen ve Poynter Enstitüsü tarafından işletilen bir proje olan MediaWise gibi programlar, gençleri ve genel halkı, derin pasta teknolojileri tarafından manipüle edilen içerik de dahil olmak üzere sahte haberlerin nasıl tanımlanacağı konusunda eğitmeyi amaçlamaktadır. Karışıklık yaratmak ve yanlış bilgilendirme yaymak için DeepFake videolarının kullanıldığı son seçimlerden gerçek örnekler kullanıyorlar.
- Çalıştaylar ve Eğitim: Önde gelen medya kuruluşları, gazetecilere ve içerik oluşturuculara derin bir kalıp nasıl tespit edileceğini öğreten atölyeler düzenledi. Bu oturumlar genellikle katılımcıları fabrikasyon içeriğin belirtileri konusunda eğitmek için siyasi figürlerin manipüle edilmiş konuşmaları gibi gerçek yaşam örneklerini kullanır.
- Politika ve düzenleme
Yasama eylemi, derinlemenin yayılmasını ve etkisini kontrol etmede de önemli bir rol oynayabilir:
- Yasal çerçeveler: Avrupa Birliği’nin GDPR’si, derin sayfada kişisel görüntü ve videoların kullanımını yönetmek için genişletilebilen biyometrik verilerin yetkisiz kullanımına karşı hakları içerecek şekilde uyarlanmıştır. Benzer şekilde, Amerika Birleşik Devletleri’nde, DeepFakes Hesap Verebilirlik Yasası, Deep Prafe içeriğinin kötü niyetli yaratılışını ve dağıtılmasını suçlamak için Kongre’de tanıtıldı.
- Kurumsal Politikalar: Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformları, derin peynir içeriğini ele almak için belirli politikalar uyguladı. Örneğin, Twitter’ın yaklaşımı, sentetik ortam içeren tweet’lerin etiketlenmesini içerirken, Facebook, derin peynir dolaşımını tanımlamak ve azaltmak için üçüncü taraf gerçek denetleyicilerle işbirliği yapar.
- Sanayi ve akademik ortaklıklar
Çeşitli paydaşlarla ortaklaşa teknoloji çözümleri geliştirmek ve dağıtmak, derin bir defete karşı sağlam bir savunma için gereklidir:
- Endüstri İşbirliği: Deepfores tehdidine yanıt olarak, Microsoft gibi büyük teknoloji firmaları, bir videonun içeriğini analiz eden ve yapay olarak manipüle edilme olasılığını gösteren bir puan veren Microsoft’un Video Authenticator gibi araçlar geliştirdiler.
- Akademik ve Endüstri Araştırmaları: Üniversiteler ve teknoloji şirketleri, DeepFake teknolojisinin önünde kalmak için yeni araştırma girişimleri üzerinde işbirliği yapıyorlar. Örneğin, Facebook tarafından başlatılan Deepfore Tespit Mücadelesi (DFDC) gibi ortaklıklar, küresel yarışmalar yoluyla derin peynir algılama araçlarının geliştirilmesini teşvik etmeyi amaçlamaktadır.
- Uluslararası İşbirliği:
- Global Çerçeveler: Kötü niyetli derin yaprakların küresel yayılmasını önlemek için birleşik yasal standartlar ve işbirlikçi önlemler geliştirmek için uluslararası işbirliğini teşvik edin. Bu, teknolojileri, stratejileri ve zekayı sınırlar arasında paylaşmayı içerir.
- Sınır ötesi uygulamalar: Dijital medyanın ulusal sınırları aştığını kabul ederek zararlı derinlik içeriğinin oluşturulmasına ve dağıtılmasına karşı yasaların sınır ötesi uygulanması için anlaşmalara yönelik çalışın.
Çözüm
Deepfake teknolojisi çift kenarlı bir kılıçtır. Önemli riskler sunsa da, potansiyel faydalar da sunar. Olumsuz etkilerini hafifletirken bu teknolojinin olumlu yönlerini kullanmak için çok yönlü bir yaklaşım gereklidir. Bu, sağlam algılama araçlarının geliştirilmesini, halkı derinlik hakkında eğitmeyi ve kullanımlarını düzenlemek için güçlü yasal çerçeveler oluşturmayı içerir. Birlikte çalışarak, hükümetler, teknoloji şirketleri ve bireyler, DeepFake teknolojisinin sorumlu ve etik olarak kullanılmasını sağlayabilir ve sonuçta bir bütün olarak topluma fayda sağlayabilir.
Deepfake teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, uyanık kalmak, ortaya çıkan tehditlere uyum sağlamak ve bu güçlü aracın etik ve sorumlu kullanımını teşvik etmek zorunludur.
Endnotes:
- Chesney, R. ve Citron, D. (2019). Deepfakes ve yeni Dezenformasyon Savaşı: Doğruluk Sonrası Jeopolitiklerin Gelecek Çağı. Dışişleri. https://www.forboreigfairs.com/
- Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S.,… & Bengio, Y. (2014). Üretken çekişmeli ağlar. Nöral bilgi işleme sistemlerindeki gelişmeler.
- Paris, B. ve Donovan, J. (2019). Deepfakes ve Ucuz Diskes: Sesli ve görsel kanıtların manipülasyonu. Veri ve Toplum Araştırma Enstitüsü. https://datasociety.net/
- Verdoliva, L. (2020). Medya Adli Tıp ve Derin İnekler: Genel Bakış. IEEE Sinyal İşlemde Seçilmiş Konular Dergisi, 14 (5), 982-992. Doi: 10.1109/jstsp.2020.3002101
- Microsoft. (2020). Dezenformasyonla mücadele etmek için video kimlik doğrulayıcı aracı. Microsoft AI blogu. https://blogs.microsoft.com/
- Deep Lunes Hesap Verebilirlik Yasası. (2019). ABD Kongresi. https://www.congress.gov/
- Örnek, I. (2019). Derin dişler nelerdir – ve onları nasıl tespit edebilirsiniz? Guardian. https://www.theguardian.com/
- Facebook AI. (2020). Deep peme algılama mücadelesi. https://ai.facebook.com/
- Vincent, J. (2020). Derin peynir tespit algoritmaları asla yeterli olmayacaktır. Verge. https://www.theverge.com/
- Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR). Avrupa Birliği. https://gdpr-info.eu/
- Nguyen, TT, Nguyen, CM, Nguyen, DT, Nguyen, DT ve Nahavandi, S. (2019). Derin dişler oluşturma ve tespit için derin öğrenme: Bir anket. Arxiv Preprint. https://arxiv.org/abs/1909.11573
- Kietzmann, J., Paschen, J. ve Treen, ER (2020). İçerik pazarlamasında yapay zeka: bir sentez ve araştırma gündemi. İş Araştırmaları Dergisi, 116, 273-285. Doi: 10.1016/j.jbusres.2020.05.001
- Maras, M.H. ve Alexandrou, A. (2019). Gerçek sonrası siyaset çağında özgünlüğün belirlenmesi. Uluslararası Bilgi Yönetimi Dergisi, 48, 43-50. Doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.017
- Rössler, A., Cozzolino, D., Verdoliva, L., Riess, C., Thies, J. ve Nießner, M. (2019). Facforensics ++: Manipüle edilmiş yüz görüntülerini tespit etmeyi öğrenmek. IEEE/CVF Uluslararası Bilgisayar Vizyonu Konferansı (ICCV) Bildirileri. https://openaccess.thecvf.com/
- Pogue, D. (2019). Deeprafes korkutucu iyi oluyor. Neyin gerçek olduğunu nasıl söyleriz? Bilimsel Amerikan. https://www.scientificamerican.com/
- Schick, N. (2020). Deep peynir videoları: Kendinizi nasıl koruyabilirsiniz ve savaşırsınız. Tüketici Raporları. https://www.consumerreports.org/
- Citron, DK (2019). Cinsel Gizlilik. Yale Hukuk Dergisi, 128, 1870–1960. https://www.yalelawjournal.org/
- Floridi, L. (2020). AI ve DeepFakes: Güven Sonu? Felsefe ve Teknoloji, 33 (3), 385-389. Doi: 10.1007/s13347-020-00417-7
Yazar hakkında
Rohit Nirantar | CISM, PMP, Azure Güvenlik Mühendisi Associate, DevOps Mühendis Uzmanı
Rohit Nirantar, Deloitte’de uygulama güvenliği, siber güvenlik ve bulut güvenliği konusunda uzmanlaşmış 18 yılı aşkın deneyime sahip bir proje yöneticisidir. Güvenli bulut uygulamaları, tehdit yönetimi ve uyum çerçeveleri konusundaki uzmanlığından yararlanarak küresel kuruluşlar için güvenlik çözümlerini başarıyla yönetti ve uyguladı. Rohit, bilgi güvenliği, proje yönetimi ve bulut güvenliğinde çeşitli sertifikalara sahiptir. Siber güvenlik farkındalığını teşvik etme ve profesyonel topluluklar içinde işbirliğini teşvik etme konusunda tutkulu. Rohit’e çevrimiçi olarak ulaşılabilir: [email protected].