"Чтобы поймать дипфейк, нужно быть им": изучаем и тестируем невидимую угрозу

Представьте: вы проводите собеседование. Кандидат идеальный, уверенно отвечает на все вопросы, но позже выясняется, что перед вами был совершенно другой человек. Это новая реальность, где дипфейки позволяют человеку выдать себя за другого.

В докладе встанем на сторону злоумышленника: создадим дипфейки в реальном времени и попытаемся обмануть систему. А после встанем на сторону защиты: будем искать уязвимости, чтобы научиться отличать подделку от живого человека.

Я покажу, как работают современные архитектуры deepfake-моделей и где они дают сбой. А также, как работают нейросети, для распознавания дипфейков. В конце рассмотрим готовый чеклист признаков дипфейка, который вы сможете применить уже на следующем собеседовании.

Доклад для тех, кто не хочет однажды подписать оффер нейросети, и для тех, кто привык доверять, но проверять.