Dijital aldatmaca ve doğrulama arasındaki artan silah yarışında, hükümetler hatta dakikalar geç kalmanın maliyetini fark ediyorlar. DeepFake, makine öğrenimi kullanılarak oluşturulan sentetik medya, bir yenilikten ulusal güvenlik tehditine dönüştü. Bir zamanlar öncelikle satir ve eğlence için kullanıldıktan sonra, şimdi şiddeti teşvik etmek, ekonomileri bozmak ve kurumları bozmak için kullanılıyorlar. A Forensic Framework for Synthetic Truths Sintetik Gerçekler için Bir Forensik Çerçeve ABD merkezli bir AI şirketi, radar altında büyük ölçüde faaliyet gösteren, bu tehditle mücadele için önemli bir oyuncu olarak ortaya çıktı. Yalnızca sahte hesapları tespit etmekten daha fazlasını yapmak için tasarlanmış bir platform; bunları daha geniş manipülasyon şekillerine bağlar. İşte Teknoloji Evrim 1.0 İşte Teknoloji Off-the-shelf algılama araçlarından farklı olarak, Evolution, DeepFake analizini doğrudan istihbarat ve durum yönetimi iş akışlarına entegre eder. Sistem dört bağımsız AI ajanı dağıtıyor - görüntüler için DF-I, video için DF-V, ses için DF-A ve metin için DF-T - her biri, özel yargılama teknikleri aracılığıyla medyayi çözmek ve değerlendirmek için eğitilmiştir. Bu, sentez bozukluklarının olasılığını yansıtmaktadır. Güvenilirlik Puanı diyor , Evo Tech'in ana mimarı ve kamuoyu sözcüsü. “DeepFakes’i anomaliler olarak değil, izlenmesi, ilişkilendirilmesi ve anlaşılması gereken anahtar sinyaller olarak değerlendirmek için Evolution’ı oluşturduk.” Maria Pulera Hakkında “Her sahte, daha büyük bir anlatının bir parçasıdır ve ajansların tüm hikayesini görmelerine yardımcı oluyoruz.” The Technology Behind the Curtain Perdenin Arkasındaki Teknoloji Platformun istihbaratı sadece algılama değil, bütünleşme içindedir.Analitisyenler düzenli taramalar planlayabilir, manuel kontroller yapabilir veya operasyonel ihtiyaçlara göre ajan özel eylem sınırlarını uygulayabilir.Sistem her kararını, geçersizliği ve anomali, yasal ve istihbarat operasyonları için kritik bir kanıt zinciri olan değişmez bir denetim izine kaydeder. Örneğin, bir bölgesel çatışma sırasında üst düzey bir askeri yetkilinin yanlış davranışlarına “yanlışlıkla itiraf etme” videosu ortaya çıktığında, DF-V ajanı buna% 33 güvenilirlik puanını,% 20 tolerans eşiğinin çok üstünde atadı. Evolution’un gücü, bu katmanlı korumalarda bulunur. Sadece şüpheli içeriği işaretlemez; tarihsel veriler, paylaşılan varlıklar ve bilinen dijital parmak izleri ile bağlantı kurar. “Başarılı bir aldatmaca hafızası oluşturmak” The Numbers Behind the Fear Korkuların Arkasındaki Sayılar Siber güvenlik analistlerine göre, DeepFake tehdidi eksponensiyel olarak çoğaldı. 2019'da, sadece 7,964 DeepFake videosu var olduğu biliniyordu. 2024'e kadar, 3.5 milyondan fazla video, ses ve belge AI oluşturulan içerik markasını taşıyordu. Sintetik medya endüstrisinin 2030'a kadar 33 milyar dolara ulaşması bekleniyor, çoğunlukla devlet tarafından desteklenen propaganda, sahte içerik ve otomatik dezinformasyon ağları tarafından yönlendiriliyor. 2023'te, büyük bir çok uluslu şirket, bir yönetici, CEO'su gibi görünen birinden sahte bir video çağrı aldıktan sonra 25 milyon dolarlık bir para cezasına çarptırıldı. DeepFakes artık sınır teknolojisi değil, jeopolitik levha, kurumsal casusluk ve suç şantajı için araçlardır. Bu bağlamda, ajanslar etkili çözümler için mücadele ediyorlar. ve giderek artan sayıda için, Evo Tech'in Evolution 1.0, ihtiyaçlarını bilmediği dijital güvenlik duvarı haline geliyor. Accountability by Design Tasarımla Sorumluluk Evo Tech’in yaklaşımındaki temel ayrımcılık, yönetim yapısıdır. Platform rol tabanlı izinleri yerine getirir – analizciler sonuçları görebilir, denetçiler sınırları aşabilir ve yöneticiler küresel ayarları yönetebilir. Her değişiklik zaman etiketli, haklı ve kayıtlıdır. diyor ve . “Transparans bir özelliktir, sorumluluk değildir” Tırnak “Eğer ulusal güvenliği veya adli prosedürleri bilgilendirmek istiyorsanız, muayeneye dayanıklı bir sistem gerekir.” Bu tasarım sadece teknik zorluklar değil, etik ve yasal zorluklar da karşılamaktadır. mahkemeler dijital medyayı kanıt olarak kabul etmeye başladıklarında, bir içerik parçasının nasıl kontrol edildiğini kanıtlama yeteneği, algılama kendisi kadar önemlidir. Use Cases in the Field alanlarda kullanılacak durumlar Platform zaten birkaç hükümet sektöründe ve soruşturma ajanslarında sınırlı bir şekilde kullanılmaktadır. Bir durumda, protesto sitelerinde bulunan el yazılı bir mektup, bilinen bir aktivistin yazılı örneğiyle %84 benzerlikle eşleştirilmiştir. Diğerinde, klonlanmış bir ses mesajı, Evo'nun DF-A ajanının bunu bir yapım olarak ortaya koyduğunda bir iç soruşturma yönlendirilmesine neden olmuştur. Bunlar hipotetik değildir - modern yasa ve istihbarat çalışmalarındaki günlük gerçeklerdir. Evo Tech'in ayırt edici özelliği, bağlamda olan bağlılığıdır. DeepFakes'i teknik gariplikler olarak ayırt etmek yerine, bunları yargılama yöntemi olarak değerlendirir. The Future of Truth Infrastructure Gerçeğin Geleceği Infrastrukturu Evo Tech’in misyonu, teknolojik açıdan hırslı olsa da, temel bir toplumsal gereksinime dayanıyor: güvenin geri kazanılması.Diş bilgileri viral memelerden hiper gerçekçi aldatmalara dönüştüğünde, buna karşı savunmak için araçların da gelişmesi gerekiyor. Pulera, iyimserliğinde ölçüldü. “DeepFake krizini çözmeyi iddia etmiyoruz, ancak gerçeği yeniden çalıştırmanın bir yolunu sunuyoruz – analistlere ve karar vericilere savaşma şansını vermek.” Her medya eserinin bir silah olabileceği bir zamanda, Gerçeği savunmak, şüphecilikten daha fazlasını gerektirdiğini hatırlatır - altyapı gerektirir. Evrim 1.0 Bu dönemde, dijitalleşme kapasitesi, Gerçek olan her şeyin en güçlü savunması olabilir. kanıtlamak 
 
 Bu makale HackerNoon’un Business Blogging Programının bir parçası olarak yayınlandı. This piece was published as part of HackerNoon’s  . Business Blogging Program Blog İşletme Programı Fotoğraf: Evo Tech Fotoğraf: Evo Tech

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Hükümetlerin viral olmadan DeepFakes'i tespit etmelerine yardımcı olan AI Platformu

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Floki'den Valhalla Hindistan'ın Sri Lanka Turuna Yardımcı Sponsor Olarak Katıldı

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps