Thales „Friendly Hackers Unit“ entwickelt Metamodell zur Erkennung von KI-generierten Deepfake-Bildern
November 20 2024 - 6:51AM
Business Wire
- Im Rahmen der von der franz�sischen Agentur für
Verteidigungsinnovation (AID) organisierten Herausforderung, Bilder
zu erkennen, die von derzeitigen KI-Plattformen erstellt wurden,
entwickelten die Teams bei cortAIx, dem Thales KI-Beschleuniger,
ein Metamodell, welches in der Lage ist, KI-generierte Deepfakes zu
erkennen.
- Das Metamodell von Thales basiert auf einer Sammlung von
Modellen, von denen jedes eine Echtheitsbewertung eines Bildes
vornimmt, um zu erkennen, ob es echt oder Fake ist.
- Künstlich erstellte KI-Bild-, Video und Audioinhalte werden
zunehmend für Fehlinformations-, Manipulations- und Betrugszwecke
genutzt.
Künstliche Intelligenz ist das Hauptthema auf der
diesjährigen Cyber Week vom 19. bis 21. November in Rennes,
Bretagne. In einer Herausforderung, die von der franz�sischen
Agentur für Verteidigungsinnovation (AID) für diese Veranstaltung
organisiert wurde, entwickelten Thales-Teams erfolgreich ein
Metamodell zur Erkennung von KI-generierten Bildern. Da der Einsatz
von KI-Technologien immer weiter zunimmt und in einer Zeit, in der
Fehlinformationen vermehrt in den Medien verbreitet werden, was
Einfluss auf jeden Wirtschaftssektor hat, bietet das Metamodell zur
Deepfakeerkennung einen Weg, Bildmanipulationen in vielfältigen
Anwendungsfällen wie dem Kampf gegen Identitätsbetrug zu
bekämpfen.
Diese Pressemitteilung enthält multimediale
Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen:
https://www.businesswire.com/news/home/20241120112186/de/
(c)Thales
KI-generierte Bilder werden mithilfe von KI-Plattformen wie
Midjourney, Dall-E und Firefly erstellt. Einige Studien haben
vorhergesagt, dass innerhalb von fünf Jahren die Nutzung von
Deepfakes für Identitätsdiebstahl und Betrug zu riesigen
finanziellen Verlusten führen k�nnte. Gartner schätzte, dass ca. 20
% der Cyberangriffe im Jahr 2023 wahrscheinlich Deepfakeinhalte im
Rahmen von Fehlinformationen und Manipulationskampagnen enthielten.
Ihr Bericht1 verdeutlicht den Anstieg der Nutzung von Deepfakes bei
finanziellem Betrug und ausgefeilten Phishing-Angriffen.
„ Thales Metamodell zur Deepfakeerkennung richtet sich an das
Problem des Identitätsbetrugs und an Morphing-Techniken, “2 sagte
Christophe Meyer, Senior Expert bei AI und CTO von cortAIx,
Thales KI-Beschleuniger . „Der Einsatz mehrerer Methoden
mithilfe neuronaler Netze, Rauschdetektion und räumlicher
Frequenzanalyse hilft uns dabei, die zunehmende Anzahl von
L�sungen, welche biometrische Identitätsprüfungen erfordern, besser
zu schützen. Dies ist ein bemerkenswerter Technikfortschritt sowie
ein Beweis für die Expertise der KI-Forscher von Thales. “
Das Metamodell von Thales nutzt Techniken des maschinellen
Lernens, Entscheidungsbäume sowie Bewertungen der Stärken und
Schwächen jedes Modells zur Analyse der Authentizität eines Bildes.
Es kombiniert verschiedene Modelle, wie zum Beispiel:
- Die CLIP-Methode (Contrastive Language-Image Pre-training)
beinhaltet die Verknüpfung von Bild und Text, indem sie übliche
Darstellungen lernt. Um Deepfakes zu erkennen, analysiert die
CLIP-Methode Bilder und vergleicht diese mit ihren
Textbeschreibungen, um Nichtübereinstimmungen und visuelle
Artefakte zu identifizieren.
- Die Methode DNF (Diffusion Noise Feature) nutzt aktuelle
Bildgenerierungsarchitekturen (Diffusionsmodelle genannt), um
Deepfakes zu erkennen. Diffusionsmodelle basieren auf einer
Schätzung der Rauschmenge, die einem Bild hinzugefügt werden muss,
um eine „Halluzination“ zu erzeugen, welche Inhalte aus dem Nichts
erschafft und diese Schätzung kann wiederum genutzt werden, um
festzustellen, ob ein Bild von einer KI generiert wurde.
- Die Methode DCT (Discrete Cosine Transform) zur
Deepfakeerkennung analysiert die räumlichen Frequenzen eines
Bildes, um versteckte Artefakte zu erkennen. Durch die Umformung
eines Bildes von der räumlichen Domäne (Pixel) in den
Frequenzbereich kann DCT subtile Anomalien in der Bildstruktur
erkennen, die bei der Erstellung von Deepfakes auftreten und für
das bloße Auge häufig unsichtbar sind.
Das Team von Thales hinter der Erfindung ist Teil von cortAIx,
dem KI-Beschleuniger der Gruppe, der über 600 KI-Forscher und
-Ingenieure beschäftigt, von denen 150 im Forschungs- und
Technologiecluster Saclay südlich von Paris an
unternehmenskritischen Systemen arbeiten. Das Team von „Friendly
Hackers“ entwickelte eine Toolbox mit dem Namen „BattleBox“, um die
Robustheit von KI-gestützten Systemen gegenüber Angriffen zu
bewerten, die darauf abzielen, die intrinsischen Schwachstellen
verschiedener KI-Modelle (einschließlich großer Sprachmodelle) wie
feindliche Angriffe und Versuche, sensible Informationen zu
extrahieren auszunutzen. Um diesen Angriffen die Stirn zu bieten,
entwickelt das Team fortschrittliche Gegenmaßnahmen wie das
Verlernen, das f�derierte Lernen, das Modell-Wasserzeichen und die
Modellfestigung.
2023 stellte Thales seine Expertise während der
CAID-Veranstaltung (Conference on Artificial Intelligence for
Defence), welche von der franz�sischen Beschaffungsbeh�rde für
Verteidigungsgüter (DGA) organisierte wurde und bei der es darum
ging, KI-Trainingsdaten zu finden, selbst nachdem sie zur Wahrung
der Vertraulichkeit aus dem System gel�scht worden waren.
Über Thales
Thales (Euronext Paris: HO) ist ein weltweit führendes
Unternehmen für fortschrittliche Technologien, das auf drei
Geschäftsbereiche spezialisiert ist: Verteidigung und Sicherheit,
Luft- und Raumfahrt sowie Cybersicherheit und Digitale
Identität.
Die Gruppe entwickelt Produkte und L�sungen, die dabei helfen,
die Welt sicherer, grüner und inklusiver zu machen.
Thales investiert jährlich fast 4 Milliarden Euro in Forschung
und Entwicklung, insbesondere in wichtige Innovationsbereiche wie
KI, Cybersicherheit, Quantentechnologien, Cloud-Technologien und
6G.
Thales hat 81 000 Beschäftigte in 68 Ländern. 2023
erwirtschaftete die Gruppe einen Umsatz von 18,4 Milliarden
Euro.
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1 2023 Gartners Bericht über neu auftretende
Cybersicherheitsrisiken.
2 Morphing verwandelt ein Gesicht schrittweise in ein anderes,
indem es die visuellen Merkmale verändert, um ein realistisches
Bild zu erstellen, welches Elemente aus beiden Gesichtern
kombiniert. Das Endergebnis sieht aus wie eine Mischung aus den
beiden ursprünglichen Erscheinungsbildern.
Die Ausgangssprache, in der der Originaltext ver�ffentlicht
wird, ist die offizielle und autorisierte Version. Übersetzungen
werden zur besseren Verständigung mitgeliefert. Nur die
Sprachversion, die im Original ver�ffentlicht wurde, ist
rechtsgültig. Gleichen Sie deshalb Übersetzungen mit der originalen
Sprachversion der Ver�ffentlichung ab.
Originalversion auf businesswire.com
ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20241120112186/de/
Marion Bonnet Thales PR Managerin Marion.bonnet@thalesgroup.com
+33660384892
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