Розмір шрифта:
ВИЯВЛЕННЯ ВІЗУАЛЬНОЇ ГЕНЕРОВАНОЇ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ У ВИГЛЯДІ МЕМІВ ЗОБРАЖЕНЬ В СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Остання редакція: 2025-04-20
Анотація
У роботі розглядається проблема поширення візуальної дезінформації у вигляді мемів-зображень у соціальних мережах, згенерованих за допомогою штучного інтелекту. Особливу увагу приділено застосуванню методів комп’ютерного зору та алгоритмів глибокого навчання для виявлення аномальних ознак у зображеннях, а також аналізу текстових компонентів мемів. Запропоновано концепцію комплексного аналізу мультимодального контенту, що включає зображення, текст і контекст поширення. Наведені результати є основою для побудови автоматизованих систем моніторингу та фільтрації фейкового контенту, що сприятиме підвищенню рівня інформаційної безпеки користувачів.
Ключові слова
штучний інтелект, зображення-меми, соціальні мережі, комп’ютерний зір, генеративні моделі, глибоке навчання
Посилання
Goodfellow I. et al. Generative Adversarial Nets // Advances in Neural Information Processing Systems. – 2014.
Radford A. et al. Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision // ICML. – 2021.
Zhang H. et al. Detecting GAN-generated Imagery using ResNet Features // arXiv preprint. – 2019.
Zellers R. et al. Defending Against Neural Fake News // NeurIPS. – 2019.
Повний текст:
PDF