МЕТОДОЛОГІЯ БЕЗПЕКИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ВИЯВЛЕННЯ DEEPFAKE-МОДИФІКАЦІЙ БІОМЕТРИЧНОГО ЗОБРАЖЕННЯ - Микитин, Г. В.; Руда, Х. С.; Яремчук , Ю. Є. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
Одним з функціональних векторів Стратегії кібербезпеки України є розроблення і впровадження систем захисту різних інформаційних платформ інфраструктури суспільства, зокрема створення безпечних технологій виявлення deepfake-модифікацій біометричного зображення на основі нейронних мереж у кіберпросторі. В роботі досліджено засади безпеки нейромережевих інформаційних технологій (ІТ) у просторі, проблеми deepfake-модифікацій за використання базового підходу до безпечного виявлення deepfake-модифікацій біометричного зображення та методології безпеки багаторівневої нейромережевої ІТ «ресурси – системи – процеси – мережі – управління» згідно з концепцією «об’єкт – загроза – захист». Базовий підхід об’єднує інформаційну нейромережеву технологію та інформаційну технологію підтримки прийняття рішень, структурованими за модульною архітектурою нейромережевої системи виявлення deepfake-модифікацій в просторі «попереднє оброблення даних опрацювання ознак — навчання класифікатора». Ядром методології безпеки ІТ є цілісність функціонування нейромережевої системи виявлення deepfake-модифікацій біометричного зображення обличчя людини і системи аналізу даних, що реалізують інформаційний процес «розділення відеофайлу на кадри — детекція, опрацювання ознак — оцінювання точності класифікатора зображень». Методологія безпеки багаторівневої нейромережевої ІТ ґрунтується на системному та синергетичному підходах, що уможливлюють побудову комплексної системи безпеки ІТ з урахуванням властивості емерджентності за умови впливу ймовірних цілеспрямованих загроз і застосування новітніх технологій протидії на апаратному і програмному рівнях. Запропонована комплексна система безпеки інформаційного процесу виявлення deepfake-модифікацій біометричного зображення охоплює апаратно-програмні засоби відповідно до сегментів: автоматизованої оцінки точності класифікатора; виявлення deepfake-модифікацій в режимі реального часу; послідовного оброблення зображень; оцінювання точності класифікації з використанням хмарних обчислень.