DEEPFACE: Yüz Doğrulamadaki Boşluğun, İnsan Seviyesinde Performansla Kapatılması

Son günlerin korkulu rüyası Deepfake!

Yapılan haberlerin ardından Deepfake videonun ne olduğu ve nasıl yapıldığı merakla araştırılıyor. Peki, nedir Deepface?

DeepFace, Facebook’ta bir araştırma grubu tarafından oluşturulan derin öğrenme yüz tanıma sistemidir. Dijital görüntülerde insan yüzlerini tanımlar. Facebook insan yüzlerini daha doğru tanımak için merak uyandıran bir makine öğrenme detektörü kullanıyor, facebook AI araştırma grubu, California tarafından bulunan ‘Deep Face‘.

Deepfake! Kelime anlamı ‘derin sahte’ olan bu akım, sahte pornoları ünlülerinmiş gibi göstererek sanal aleme yüklüyor. DeepFace, önce fotoğraftaki yüzün 3 boyutlu bir haritasını çıkartır daha sonra yüzün algılanması için renkli filtreleme sistemi uygular. Yeni yazılan bir bilgisayar programı ile hazırlanan videolar, tıpkı ünlü insanların pornoları gibi gerçekçi olabiliyor. Deepfake sistem şuana kadar birçok ünlüyü mağdur etti halende etmeye devam ediyor. Sanal ortamda fotoğraf ya da video paylaşırken çok iyi düşünülmesini Media3m olarak tavsiye ediyoruz. Makine öğrenimi teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte pornografik görüntülere başka birinin yüzünü monte edilmesinin kolaylığı asla unutulmamalıdır.

Deepfake son zamanlarda dünyanın başında ki en büyük kabus. Kötü niyetli kişiler sosyal medyada paylaşılan fotoğrafları alarak, burada ki yüzleri uygunsuz fotoğraflara ve +18 videolara ekliyorlar.

Airbrush ve Photoshop yıllar önce fotoğraflar üzerinde manipülasyon yaparak gerçeğinden ayırt edilemeyen oynamalar yapılabiliyor ve gerçekte var olmayan videolar ortaya çıkarılabiliyordu.

Ancak kısa sürede bu programla oluşturulmuş olan videolar tespit ediliyor ve her yerde yasaklanabiliyordu hatta videoların sahte olup olmadığının anlaşılması için bazı şirketler milyonlarca dolarlık anti teknolojiler geliştirmiş ve uygulamaya koymuşlardı. Deepfake ile yapılan videolar son dönemde ‘daha gerçekçi’ hale getirilerek kadınlara karşı bir silah olarak kullanılmaya başlandı. Şuan porno yıldızlarının kafalarına monte edilen yüzler ile insanlar tehdit edilmekte ve bu sayede kişilerden maddi kazanç sağlanmaktadır. En önemli sorun ise bu videoların tespitinin zor ve kaldırılmasının oldukça güç olmasıdır. Deepfake videolarının amatör yollarla yapılmış hallerini YouTube’da çokça bulabilirsiniz. Kötü niyetli kişiler bir kişinin dudak hareketleri ve mimiklerini öğrenmek için kişilerin daha önce paylaştıkları görüntülerinden yararlanılıyorlar. Dudak hareketleri ve mimikler önce işleniyor ardından Makine öğrenme teknolojisi ve yapay zekâdan faydalanılarak ortaya o kişin bir algoritması konuluyor. Daha sonra taklitçinin ağız hareketleri ve mimikleri ne olursa olsun hepsi taklit edilmek istenen kişinin suratında beliriyor.

Deepfake videoları hazırlayanlar özellikle ünlüleri hedef alıyor. Deepfake videolarda Emma Watson ve Natalie Portman en popüler iki ünlü. Fakat onların dışında Michelle Obama, Ivanka Trump ve Kate Middleton gibi kadınlar da kullanılıyor. Wonder Woman’ı oynayan Gal Gadot’un yüzünün kullanıldığı video ise bu teknolojinin imkânlarını gösteren ilk videolardan biri.

Deepfake ile +18 filimleri hazırlanan ünlüler arasında Emma Watson, Natalie Portman, Ivana Trump, Kate Middleton, Adriana Grande, Natalie Dormer gibi popüler isimler yer alıyor. Ünlülerin kullanıldığı sahte porno filmler çok eski zamanlardan beri hazırlanıyor. Ancak onları şuan popüler yapan neden; hazırlanan bilgisayar programı ile bu filmlerin daha kolay ve hızlı yapılabilmesi. Bu kadar kolay hazırlanan filmler sadece ünlüler için değil şuan herkes için tehdit oluşturmaya devam ediyor.

Araştırmacılar, her gün vücut parçaları, kıyafetler, saç stilleri, vb. Görüntüler gibi geniş ve karmaşık veriler içeren resimleri (düşük resim kalitesinde fotoğraflar, hiçbir düzenleme yapmadan) taradılar. Bu işlemler akıllı makinanın daha yüksek derecede hassasiyet elde etmesine yardımcı oldu. Araç, insan yüz özelliklerine (kaş, burun, dudak vb.) dayanarak yüz algılamayı sağlamaktadır.

Modern yüz tanımada, işlem 4 adımda tamamlanmaktadır:

• BELİRLEMEK
• HİZALAMA
• TEMSİL ETMEK
• SINIFLANDIRMAK

Facebook bu yaklaşımın gelişmiş bir versiyonunu kullandığından, işlemler onlarda biraz daha olgunlaşmış ve detaylandırılmıştır. 3B dönüşümü ve parça bazında dönüşümü ekleyerek prosedürdeki dönüşümü algılar, algoritma daha doğru sonuçlar elde etmek için güçlendirilir.

Nihai sonuç, 9 katmanlı bir derin sinir ağından türetilen bir yüz temsilidir. Bu sinir ağı, yerel olarak bağlanmış farklı katmanlara eşlenen 120 milyondan fazla değişkene sahiptir. Standart evrim katmanlarının aksine, bu katmanların konuşlandırılmış ağırlık paylaşımları yoktur.

Herhangi bir AI veya derin öğrenme sisteminin ‘öğrenebilmesi için’ yeterli eğitim verisine ihtiyacı vardır. Geniş bir kullanıcı tabanına sahip olan facebook, denemek için yeterli görüntüye sahiptir. Ekip, bu amaçla 4000’den fazla insanın 4 milyondan fazla yüz görüntüsünü kullanmıştır. Bu algoritma, yüzleri insan doğruluğu seviyelerinde tanımak için birçok işlem gerçekleştirir.

Facebook, iki görüntünün aynı kişiyi temsil edip etmediğini tespit edebilir. Web sitesi, ortamdaki ışığa, kamera açısına ve yüze takılan renklere, yani yüz makyajına bakılmaksızın bunu yapabilir. Şuan bu algoritma % 97,47 doğrulukla çalışıyor, bu da neredeyse insan gözünün doğruluğu % 97,65’e eşit.

Bu tedbirlere rağmen Dünya’yı korkutan bu videoların son dönemde daha kolay kullanılır ve daha kolay ulaşılabilir olması bunun yanında kurum ve şirketlerin bu gelişmelere hazırlıksız yakalanması en dikkat çekici husustur.

Media3m olarak; İki yüzün aynı kişiye ait olup olmadığını kontrol ve tespit ederek benzerliğini değerlendiririz. Elde ettiğimiz güven puanı ve eşikleri ile destek hizmetleri sağlarız. Olumlu, olumsuz ve tarafsız yüz duygularını tespit eder, yüz duygularını Sevinç, öfke, iğrenme, üzüntü, korku ve sürpriz olarak sınıflandırırız. Yaş, cinsiyet, baş pozu, göz durumu, ten rengi vb. dahil olmak üzere yüz niteliklerini elde ederiz. Doğru özellikler, yüz görüntülerine göre analiz yapmamızı sağlar. Bir görüntüdeki insan yüzlerini algılar ve buluruz ve yüksek hassasiyetli yüz sınırlayıcılarımız ile doğruluğu tespit ederiz. Tüm bu işlemlerin sonucunda;

Hakkınızda hazırlanan ve itibarınızı yaralayan Deepfake videolar, bilişim ekibimizin yoğun ve titiz çalışmaları neticesinde tamamıyla silinir.

İçerik Kaldırma yazımızı okuyarak tüm içerik kaldırma işlemleri hakkında detaylı bilgiye sahip olabilirsiniz.