Распознавание подделок: Новый взгляд на выявление фальсификаций изображений

Автор: Денис Аветисян

---

В статье представлена HuForDet — инновационная система, объединяющая экспертные сети и возможности больших языковых моделей для более точного обнаружения манипуляций с изображениями.

Предлагаемый подход сочетает анализ частотной области, адаптивный фильтр Лапласа и механизм доверия для комплексного выявления подделок изображений.

Развитие технологий генерации контента искусственным интеллектом существенно повысило угрозу подделок изображений, от манипуляций с лицами до создания полностью синтетических человеческих тел. В данной работе, ‘On the Holistic Approach for Detecting Human Image Forgery’, предложен фреймворк HuForDet, реализующий целостный подход к обнаружению подделок, объединяющий специализированные экспертные сети и анализ семантической согласованности с помощью больших языковых моделей. HuForDet демонстрирует передовые результаты и повышенную устойчивость к разнообразным типам подделок благодаря адаптивной архитектуре и уверенностному механизму взвешивания в процессе объединения признаков. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности обнаружения подделок путем интеграции HuForDet с другими модальностями данных и продвинутыми алгоритмами обучения?

---

Растущая Угроза Цифровых Подделок

Распространение простых в использовании инструментов для редактирования изображений представляет собой растущую угрозу для доверия к визуальной информации. Ранее требующие специализированных навыков и дорогостоящего программного обеспечения, манипуляции с изображениями теперь доступны практически каждому, благодаря множеству приложений и онлайн-сервисов. Это привело к экспоненциальному росту количества поддельных изображений, распространяемых в социальных сетях, новостных источниках и других медиа. В результате, всё сложнее становится отличать реальные изображения от сфабрикованных, что подрывает доверие к визуальным доказательствам и создает благоприятную почву для дезинформации и манипуляций общественным мнением. Увеличение количества поддельных изображений не только ставит под сомнение достоверность визуального контента, но и создает серьезные проблемы в различных сферах, включая журналистику, правосудие и политику.

Существующие методы выявления цифровых подделок демонстрируют ограниченную способность к обобщению, сталкиваясь с трудностями при анализе разнообразных типов манипуляций и изображений различного разрешения. Исследования показывают, что алгоритмы, эффективно работающие с одним типом фальсификации — например, копированием и вставкой объектов — часто оказываются бесполезными при обнаружении других видов вмешательства, таких как реалистичные изменения освещения или текстуры. Эта уязвимость особенно ярко проявляется при работе с изображениями высокого разрешения, где манипуляции могут быть выполнены с большей точностью и незаметностью. В результате, опытные злоумышленники способны обходить существующие системы защиты, используя сложные техники, адаптированные к конкретным ограничениям используемых алгоритмов, что ставит под угрозу достоверность визуальной информации и требует разработки принципиально новых подходов к обнаружению подделок.

Традиционные методы выявления цифровых подделок часто основываются на поиске статистических аномалий на низком уровне — например, несоответствий в шуме изображения или паттернах сжатия. Однако, опытные манипуляторы способны эффективно маскировать или удалять эти артефакты, используя сложные алгоритмы редактирования и инструменты восстановления. Такой подход делает существующие системы уязвимыми к изощренным атакам, поскольку незначительные изменения в изображении, направленные на сокрытие статистических следов, могут полностью обмануть детектор. В результате, полагаясь исключительно на анализ низкоуровневых характеристик, становится все сложнее отличить подлинное изображение от искусно выполненной подделки, что подрывает доверие к визуальной информации.

В эпоху стремительного развития технологий цифровой обработки изображений, потребность в надежных и всесторонних методах выявления подделок становится критически важной. Распространение инструментов для манипулирования визуальной информацией представляет собой серьезную угрозу для доверия к цифровым данным, затрагивая сферы от новостной журналистики до судебной экспертизы. Современные методы, ориентированные на обнаружение отдельных статистических аномалий, оказываются уязвимыми перед искусными манипуляторами, способными скрыть следы изменений. Поэтому, разработка комплексных систем, способных анализировать изображение как единое целое, учитывая его семантическое содержание и физические характеристики, представляется необходимым шагом для защиты от растущей волны визуального обмана и поддержания достоверности цифрового мира.

HuForDet: Холистический Подход к Обнаружению Подделок

HuForDet представляет собой двухканальную архитектуру, предназначенную для комплексного анализа подделок. Первый канал, «Face Forgery Detection Branch», фокусируется на анализе лиц, а второй, «Contextualized Forgery Detection Branch», осуществляет анализ всего изображения в целом. Такой подход позволяет объединить детальный анализ отдельных лиц с учетом общего контекста изображения, что повышает точность и надежность выявления подделок. Взаимодействие двух каналов обеспечивает более полную оценку и позволяет учитывать как локальные особенности, так и глобальные несоответствия, характерные для поддельных изображений.

Ветвь обнаружения подделок лиц в архитектуре HuForDet использует парадигму Mixture of Experts (MoE), что позволяет осуществлять специализированный анализ различных областей лица. В рамках MoE, несколько экспертов, каждый из которых обучен на определенных характеристиках или участках изображения, параллельно обрабатывают входные данные. Результаты работы экспертов затем объединяются посредством механизма gating network, который динамически определяет вклад каждого эксперта в итоговое решение. Такой подход позволяет более эффективно выявлять сложные признаки подделки, учитывая специфику различных участков лица и повышая точность обнаружения.

Ветвь обнаружения подделок (Face Forgery Detection Branch) использует парадигму Mixture of Experts (MoE), состоящую из экспертов, анализирующих изображение в различных доменах. Эксперты RGB специализируются на извлечении пространственных признаков, таких как границы и текстуры, непосредственно из цветовых каналов изображения. Параллельно, эксперты, работающие в частотной области, анализируют спектральные характеристики изображения, что позволяет выявлять тонкие артефакты, возникающие при манипуляциях, которые могут быть незаметны при анализе только пространственных признаков. Комбинирование этих двух типов экспертов обеспечивает более полное и надежное обнаружение подделок, поскольку они дополняют друг друга в выявлении различных типов манипуляций.

Контекстуализированная ветвь обнаружения подделок анализирует изображение целиком, используя Vision Encoder для извлечения глобальных признаков. Полученные признаки передаются в большую языковую модель (LLM), которая генерирует текстовые обоснования принятых решений. Это позволяет не только определить наличие подделки, но и предоставить объяснение, основанное на анализе всего изображения, что повышает прозрачность и надежность системы.

Анализ в Частотной Области: Раскрытие Скрытых Артефактов

Эксперты в области частотного анализа используют адаптивные LoG-блоки (Laplacian of Gaussian), представляющие собой обучаемый многомасштабный подход, предназначенный для усиления высокочастотных признаков, указывающих на подделку. В отличие от традиционных фильтров LoG с фиксированными параметрами, эти блоки способны адаптировать свои ядра свертки в процессе обучения, оптимизируя обнаружение тонких несоответствий, возникающих при манипуляциях с изображением. Использование многомасштабного анализа позволяет выявлять артефакты, проявляющиеся на различных частотах, повышая чувствительность системы к различным типам подделок и обеспечивая более надежное обнаружение скрытых изменений.

Адаптивные LoG-блоки базируются на операторе Лапласа Гаусса ∇²G(x,y), который вычисляет вторую производную функции Гаусса. Данный оператор эффективно обнаруживает края и области резких изменений интенсивности, что делает его чувствительным к манипуляциям с изображением, вводящим локальные несоответствия. В отличие от стандартного LoG, адаптивные блоки используют обучаемые параметры, позволяя им настраиваться на специфические типы артефактов, возникающих при различных видах цифровых подделок. Такой подход позволяет значительно повысить чувствительность к слабым сигналам, указывающим на редактирование, и снизить количество ложных срабатываний, вызванных шумом или естественными особенностями изображения.

Анализ частотных характеристик изображения повышает устойчивость модели к пространственным искажениям и артефактам сжатия. Традиционные методы анализа, ориентированные на пространственную область, чувствительны к изменениям масштаба, поворота и перспективы, а также к потерям данных, возникающим при сжатии изображений. В частотной области, напротив, манипуляции, приводящие к локальным изменениям, проявляются в виде аномалий в спектре частот. Это позволяет модели игнорировать незначительные геометрические преобразования и потери качества, фокусируясь исключительно на следах редактирования, что существенно повышает точность обнаружения фальсификаций.

Целенаправленный анализ в частотной области позволяет выявлять манипуляции, незаметные для человеческого глаза и традиционных методов пространственного анализа. Это достигается за счет фокусировки на высокочастотных компонентах изображения, где даже незначительные изменения, вносимые при редактировании, проявляются как аномалии. Традиционные методы, ориентированные на пиксельные значения в пространственной области, часто не способны обнаружить эти тонкие изменения, особенно если они сопровождаются сглаживанием или компрессией. В отличие от них, анализ частотного спектра позволяет выявить несоответствия, вызванные, например, несогласованностью частотных характеристик между различными областями изображения, даже при отсутствии видимых артефактов в пространственной области.

HuFor Dataset: Эталон для Надежного Обнаружения Подделок

Набор данных HuFor расширяет существующие эталоны, такие как FaceForensics++ (FF++) и UniAttackData+, предлагая более широкий спектр реалистичных подделок. В отличие от предыдущих наборов, HuFor включает в себя манипуляции с изображениями, выполненные с использованием различных методов, включая как традиционные подходы, так и современные генеративные модели. Это обеспечивает более полную и сложную среду для оценки алгоритмов обнаружения подделок, позволяя протестировать их устойчивость к разнообразным типам атак и артефактам, которые могут возникать при создании поддельных изображений и видео.

Для расширения набора данных HuFor и создания более сложных сценариев манипуляций, были использованы диффузионные персонализированные модели (Diffusion Personalized Models). Данный подход позволяет генерировать полностью синтезированные изображения, отличающиеся высоким уровнем реалистичности и разнообразием манипуляций, включая изменения в освещении, позах и выражениях лиц. В отличие от методов, использующих существующие видеоматериалы, синтез позволяет контролировать параметры манипуляции, обеспечивая генерацию изображений, которые представляют собой сложные и ранее не встречавшиеся типы подделок, что существенно повышает сложность задачи для алгоритмов обнаружения подделок.

Расширенный набор данных HuFor предоставляет более полную и строгую платформу для оценки алгоритмов обнаружения подделок. В отличие от существующих наборов данных, HuFor включает в себя широкий спектр реалистичных манипуляций, генерируемых с использованием продвинутых методов, таких как диффузионные персональные модели. Это позволяет проводить более точную оценку устойчивости алгоритмов к сложным и разнообразным типам подделок, включая как частичные, так и полнотелые манипуляции. Объем и разнообразие включенных примеров позволяют более эффективно выявлять слабые места в существующих алгоритмах и стимулировать разработку более надежных и устойчивых методов обнаружения подделок.

Включение в HuFor Dataset манипуляций как с отдельными частями тела, так и с полным изображением человека, обеспечивает всестороннюю оценку моделей обнаружения подделок. Традиционные наборы данных часто фокусируются на манипуляциях с лицами или локальными изменениями. HuFor Dataset, напротив, включает в себя как точечные изменения (например, замена глаз или рта), так и полные манипуляции с телом, такие как замена всего тела или добавление/удаление конечностей. Это позволяет оценить устойчивость алгоритмов к различным типам атак и определить их слабые места при обработке сложных подделок, охватывая более широкий спектр реалистичных сценариев.

Объяснимое Обнаружение Подделок: Укрепление Доверия и Понимание

Система обнаружения подделок, основанная на контекстном анализе, предоставляет не только заключение о факте фальсификации, но и показатель достоверности — Confidence Score. Этот показатель, выраженный в числовом формате, отражает степень уверенности модели в принятом решении. Высокий Confidence Score свидетельствует о том, что модель уверена в своей оценке, в то время как низкий показатель указывает на необходимость более тщательного анализа или потенциальную неопределенность. Такое количественное представление уверенности позволяет пользователям более осознанно интерпретировать результаты и принимать обоснованные решения, основываясь на надежности предсказаний модели. Это особенно важно в ситуациях, где последствия ошибки могут быть значительными, например, при проверке подлинности важных документов или изображений.

В рамках разработанной системы обнаружения подделок, интеграция большой языковой модели (LLM) позволяет генерировать текстовые обоснования, объясняющие логику принятия решений. Данная функция значительно повышает прозрачность работы алгоритма, представляя не просто результат — факт наличия или отсутствия подделки — но и детальное объяснение, на основании каких признаков изображения модель пришла к такому выводу. Эти текстовые объяснения, формируемые LLM, позволяют пользователям понять, какие конкретно элементы изображения привлекли внимание алгоритма, что способствует повышению доверия к системе и предоставляет ценную информацию для дальнейшего анализа и расследований.

Методики визуализации межмодального внимания позволяют увидеть, какие именно области изображения оказали наибольшее влияние на решение модели о подлинности. Эти техники выделяют критически важные участки на изображении, демонстрируя, на что «смотрит» алгоритм при определении подделки. Благодаря этому, не просто выносится вердикт о подлинности, но и предоставляется наглядное подтверждение, позволяющее понять логику работы системы и повысить доверие к ней. Визуализация внимания особенно полезна для анализа сложных изображений, где ключевые признаки могут быть незаметны для человеческого глаза, и позволяет исследователям и пользователям убедиться в обоснованности принятого решения.

Система HuForDet демонстрирует передовые результаты в обнаружении подделок на наборе данных HuFor, достигая общей площади под ROC-кривой (AUC) в 90.22%. Данный показатель свидетельствует о значительном превосходстве над существующими методами, позволяя более эффективно и точно выявлять фальсификации. Повышенная точность системы обусловлена оптимизированной архитектурой и алгоритмами, которые обеспечивают более надежное различение между подлинными и поддельными изображениями. Такой прогресс открывает новые возможности для применения в областях, требующих высокой степени достоверности, таких как криминалистика, аутентификация документов и защита от мошенничества.

Исследование демонстрирует высокую эффективность разработанной системы HuForDet в обнаружении подделок. В частности, система достигает показателя TPR95, равного 70.87%, что на 5.88% превосходит результаты, полученные с использованием метода NPR. Кроме того, показатель TPR99 составляет 33.45%, что на 9.30% выше аналогичного показателя NPR. Эти результаты свидетельствуют о значительном улучшении способности HuForDet выявлять даже самые сложные и тонкие подделки, обеспечивая более надежную и точную идентификацию фальсификаций.

В ходе тестирования на бенчмарке FF++ c23, система HuForDet продемонстрировала передовые результаты, достигнув значения AUC в 99.44% и точности в 99.11%. Эти показатели свидетельствуют о значительном превосходстве над существующими методами обнаружения подделок. Кроме того, на более сложном бенчмарке FF++ c40, система показала конкурентоспособный результат с AUC в 95.21%, подтверждая свою высокую эффективность и надежность в различных условиях и при разной степени сложности задач.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к элегантности в решении сложной задачи обнаружения подделок изображений. Подход HuForDet, объединяющий специализированные сети экспертов с возможностями больших языковых моделей, подчеркивает необходимость гармоничного сочетания различных методов для достижения оптимальных результатов. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен расширять возможности человека, а не заменять его». Эта фраза прекрасно отражает суть работы — не просто обнаружить подделку, но и обеспечить надежную основу для принятия обоснованных решений, используя сильные стороны как глубокого обучения, так и логического рассуждения. В данном случае, адаптивный анализ в частотной области и уверенное объединение результатов являются ярким примером того, как форма следует за функцией, создавая эффективный и изящный инструмент.

Куда же дальше?

Представленный подход, воплощенный в HuForDet, безусловно, представляет собой шаг вперед в деликатном искусстве выявления манипуляций с человеческими изображениями. Однако, элегантность решения не должна затмевать лежащие в основе сложности. Вопрос не в том, насколько хорошо система распознает существующие типы подделок, а в том, насколько быстро и изобретательно будет развиваться технология их создания. Истина, как всегда, кроется в динамике противостояния.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется адаптация к новым модальностям — не просто обнаружение следов манипуляций, но и оценка степени правдоподобия изображения в целом. Необходимо углубить понимание того, как различные типы артефактов взаимодействуют друг с другом, и как эти взаимодействия могут быть использованы для более надежной идентификации подделок. И, конечно, не стоит забывать о важности интерпретируемости — система, которая просто выдает результат, ценна лишь частично. Понимание почему она пришла к такому выводу — вот что действительно имеет значение.

В конечном итоге, задача обнаружения подделок — это не столько техническая, сколько философская проблема. Это борьба за доверие к визуальной информации, за сохранение правды в мире, где реальность становится все более пластичной. И в этой борьбе, скромная элегантность алгоритма — лишь один из инструментов, пусть и важный.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04715.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

• Новые смартфоны. Что купить в январе 2026.

• Realme P4x ОБЗОР: замедленная съёмка видео, объёмный накопитель, большой аккумулятор

• СПБ Биржа растет, ФРС накачивает рынок: что ждет инвесторов в России и США? (11.01.2026 12:32)

• Лента акции прогноз. Цена LENT

• Лучшие смартфоны. Что купить в январе 2026.

• Российский рынок акций: Ралли продолжается? Анализ драйверов роста и рисков на 2026 год (26.12.2025 21:32)

• Lenovo Legion 5 16IRX G9 ОБЗОР

• Motorola Edge 70 Ultra ОБЗОР: скоростная зарядка, замедленная съёмка видео, портретная/зум камера

• Неважно, на что вы фотографируете!

• Руководство для начинающих по Steam Deck — 7 вещей, которые нужно сделать в первую очередь, чтобы получить наилучшие впечатления от ваших игровых сессий.

2026-01-12 03:15