By كينا هيوز كاسلبيري نشر في 02 ديسمبر 2022
بفضل التقدم التكنولوجي ، أصبح من الصعب معرفة ما هو حقيقي وما هو ليس كذلك. تفاقمت هذه المشكلة مع استخدام تقنية التزييف العميق -الصوت والفيديو تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحل محل الأفراد أو أصواتهم. في حين تم استخدام العديد من مقاطع التزييف العميق بنجاح للترفيه (مثل if نيكولاس كيج وكان في المغيرون من السفينة المفقودة) أو الألعاب (مثل في لاعبو الفيفا) ، فقد تم إنشاء نسبة كبيرة منهم لأكثر من ذلك أسباب شريرة. نظرًا لأنه أصبح إنشاء مقاطع الفيديو المزيفة هذه أسهل ، يأمل العديد من الخبراء أن تساعد الحوسبة الكمومية في التغلب على التهديدات المحتملة لهذه التكنولوجيا المتزايدة.
كيف تعمل تقنية التزييف العميق؟
تحتاج إلى إنشاء فيديو مزيف عميق ناجح آلة التعلم الخوارزميات. أوضح "خوارزميات التعلم العميق تعلم نفسها كيفية حل المشكلات من مجموعات البيانات الكبيرة ، ثم يتم استخدامها لمبادلة الوجوه عبر الفيديو والمحتوى الرقمي الآخر" ما بعد الكم الرئيس التنفيذي أندرسن تشينج. Post-Quantum هي شركة رائدة في مجال الأمن السيبراني ينصب تركيزها على مقاومة الكم الأمن ، بما في ذلك ضد التزييف العميق. صرح تشينج: "هناك عدد من الطرق لإنشاء هذه التزييف العميق ، ولكن الأكثر شيوعًا هو استخدام الشبكات العصبية العميقة التي تتضمن أجهزة التشفير التلقائي. ان المشفر التلقائي هو برنامج ذكاء اصطناعي التعلم العميق الذي يدرس مقاطع الفيديو لفهم شكل الشخص من زوايا متعددة والبيئة المحيطة ، ثم يقوم بتعيين هذا الشخص على الفرد من خلال إيجاد ميزات مشتركة ".
إعداد تقنية deepfake (PC Wikimedia Commons)
لضمان عمل وحدة التشفير التلقائي بنجاح ، يلزم تحليل مقاطع فيديو متعددة لوجه الشخص لإعطاء مجموعة أكبر من البيانات. بعد ذلك ، يمكن أن يساعد برنامج التشفير التلقائي في إنشاء فيديو مركب عن طريق تبديل الفرد الأصلي بالموضوع الجديد. نوع آخر من التعلم الآلي يسمى شبكة الخصومة العامة (GANs) سيكتشف ويحسن العيوب في الفيديو المركب الجديد. وفقا ل مقال 2022: "تقوم شبكات GAN بتدريب" منشئ "لإنشاء صور جديدة من التمثيل الكامن للصورة المصدر و" أداة تمييز "لتقييم واقعية المواد التي تم إنشاؤها." تحدث هذه العملية عدة مرات حتى لا يتمكن المميّز من معرفة ما إذا كان الفيديو قد تم التلاعب به واكتمال التزييف العميق.
تهديد تقنية Deepfake
يوجد حاليًا العديد من البرامج مفتوحة المصدر أو التطبيقات المجانية التي يمكن للأفراد استخدامها لإنشاء صور مزيفة. في حين أن هذا قد يبدو مفيدًا للكثيرين ، خاصةً أولئك الذين يعملون في صناعة الترفيه ، إلا أنه أدى إلى بعض المشكلات الخطيرة ، وحتى الإجرامية. وفقا ل تقرير Deeptrace، لم يكن من المستغرب أن 96٪ من مقاطع الفيديو المزيفة العميقة على الإنترنت في عام 2019 كانت مواد إباحية. في حين تم إنشاء العديد من مقاطع الفيديو غير المشروعة هذه للانتقام من شخص سابق ، تم استخدام البعض الآخر لخلق فضائح للمشاهير وحتى السياسيين. في عام 2018 ، تم إصدار فيديو deepfake من a حزب سياسي بلجيكي تظهر الرئيس ترامب آنذاك يناقش اتفاقيات باريس المناخية. نظرًا لأن الأخبار المزيفة أصبحت بالفعل مشكلة لعامة الناس ، فقد تكون مقاطع الفيديو المزيفة هي القشة التي تقسم ظهر البعير. حتى deepfake الصوت يتسبب في إحداث فوضى ، حيث أن ملفًا صوتيًا تم التلاعب به من ملف الرئيس التنفيذي من شركة تكنولوجيا ساعدت في ارتكاب فعل احتيال. بالنسبة إلى تشينج ، يمكن لهذه الأنواع من الوسائط أن تقوض ثقة الجمهور بسرعة. وأضاف تشينج: "لدينا قضية أوسع تتعلق بالثقة المجتمعية - كيف سيتمكن الجمهور من التمييز بين ما هو حقيقي وما هو التزييف العميق". "كما رأينا ، هناك حتى أدلة على استخدام تقنية التزييف العميق لتجاوز تدابير الحماية مثل المصادقة البيومترية." مع هذه المخاوف المتزايدة ، يعتقد Cheng وفريقه في Post-Quantum أن لديهم حلًا في شكل نوميديو ، برنامج متخصص للأمن الفائق.
التحضير لتهديدات تقنية DeepFake
بالنظر إلى التهديدات المتعددة التي تشكلها الحوسبة الكمومية والتزييف العميق ، أنشأ Cheng وهذا الفريق Nomidio للتأكد من أن هويات تسجيل الدخول وحتى المصادقة البيومترية تظل آمنة. قال تشنغ: "Nomidio هي خدمة مقاييس حيوية متعددة العوامل (MFB) بدون كلمة مرور تتيح مصادقة آمنة مع تجربة مستخدم بسيطة وبديهية". "إنه يستبدل تسجيل الدخول المستند إلى اسم المستخدم / كلمة المرور وتسجيل الدخول الأحادي ، مع مصادقة المستخدمين مقابل ملفاتهم الشخصية البيومترية مع المصادقة متعددة العوامل (MFA) خلف الكواليس." نظرًا لأن Cheng كان خبيرًا في الأمن السيبراني لسنوات عديدة ، فقد تأكد من أن Nomidio يمكن أيضًا أن يكون آمنًا ضد التزييف العميق. "كانت فلسفتنا الأساسية عند إنشائها هي استخدام أكبر قدر ممكن من المدخلات الإضافية والمصادقة متعددة العوامل الحقيقية (أي مع أكثر من عاملين) ، لذلك فهي في الواقع الحل المثالي لمعالجة أي تطور مستقبلي في تقنية التزييف العميق. يرجع هذا في النهاية إلى حقيقة أن أسلوب العائالت المتعددة MFA التقليدي غير كافٍ ، لكن MFB يمكن أن يجعل الهجمات في الوقت الفعلي شبه مستحيلة. وهذا يعني أن الجمع بين ، على سبيل المثال ، الصوت والوجه ورمز PIN آمن للغاية من خلال حقيقة أن أي عامل منفرد قد يكون من الممكن تزويره ، ولكن تزوير الثلاثة في نفس الحالة أمر مستحيل عمليًا. مع Nomidio ، يمكن دمج مزيج من القياسات الحيوية للصوت والوجه والتعرف على الكلام والبيانات المعتمدة على السياق وحتى التحليل السلوكي في نظام مصادقة واحد. "
في حين أن Nomidio نفسه لا يستفيد من الحوسبة الكمومية للتغلب على تهديدات التزييف العميق ، فمن المحتمل أن تعمل أجهزة الكمبيوتر الكمومية ضد ملفات الوسائط المزيفة هذه. كما أجهزة الكمبيوتر الكم غالبًا ما يستخدمون خوارزميات التعلم الآلي للعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة ، وقد يتمكنون من الكشف مقاطع فيديو مزيفة أو الملفات الصوتية بمعدل أسرع. بينما لا تزال التكنولوجيا قيد التطوير ، والقليل منهم ينظرون إلى التزييف العميق كحالة استخدام محتملة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية ، يمكن استخدام آلات المستوى التالي هذه في المستقبل لجعل وسائطنا أكثر صدقًا ودقة.
مع ظهور تهديدات تقنية deepfake أكثر فأكثر ، تحاول العديد من الحكومات والشركات بالفعل إيجاد طرق للمساعدة في مكافحتها. في عام 2021 ، أطلق Facebook إصدار تحدي اكتشاف Deepfake، مع جائزة قدرها 500,000 دولار لمن يبتكرون تقنية جديدة لاكتشاف التزييف العميق. في الولايات المتحدة ، توجد في ولايات مثل كاليفورنيا وتكساس وفيرجينيا قوانين تحظر استخدام تقنية التزييف العميق في كل من المواد الإباحية والسياسة. ال البرلمان الأوروبي وضع أيضًا المزيد من اللوائح حول التزييف العميق ، وتعديل قانون الخدمات الرقمية لفرض استخدام الملصقات على مقاطع الفيديو المزيفة العميقة. في حين أن هذا التشريع لن يكون ساريًا حتى عام 2024 ، إلا أنه يُظهر خطورة تهديد تقنية التزييف العميق.
كينا هيوز-كاسلبيري هي كاتبة في Inside Quantum Technology و Science Communicator في JILA (شراكة بين جامعة كولورادو بولدر و NIST). تشمل إيقاعات كتابتها التكنولوجيا العميقة ، والميتافيرس ، والتكنولوجيا الكمومية.
