UnGANable verhindert Bildmanipulation
Verfahren des ISPA Helmholtz Center for Information Security
8. September 2023 (pte) – Forscher des CISPA Helmholtz Center for Information Security haben mit „UnGANable“ ein neues Anti-Deepfake-Verfahren zur teilweisen Verhinderung von Bildmanipulationen mit böswilliger Absicht getestet. „Vereinfacht gesagt, versucht UnGANable, Bilder von Gesichtern vor Deepfakes zu schützen“, so CISPA-Forscher Zheng Li.
Damit GANs – Modelle des maschinellen Lernens, bestehend aus zwei künstlichen neuronalen Netzen, die miteinander kommunizieren – Bilder überhaupt verarbeiten können, müssen sie diese zuerst in mathematische Vektoren, den sogenannten „latent code“ umwandeln. Dies wird als GAN-Inversion bezeichnet und stellt eine Art Bildkomprimierung dar.





