Sahte (bilgisayar bilimi)

Asli sahte [ f e ɪ k ] ( yanıyor “arma”, “sahte” ) genellikle hileli bir şey atar, hileli. Bu ayırt edilmelidir yanlış , daha resmi bir şey atar başka İngilizce terim false, yanlış .

Sahte işlem ve ağlar alanında çeşitli anlamları vardır.

Farklı sahte türleri

Yanlış profiller

Sahte dosyalar

On eşler arası indir ağlar , sahte olan dosyalar , içeriği başlığı uymuyor. Bu şekilde ya eğlence için ya da sahteciliği caydırmak için yerleştirilirler ve orada, dağıtıcılar ya da eserlerin ve yazılımların yazarları tarafından sahte paraların yatırılması sağlanır. İkinci durumda, söz konusu dosyalar oldukça sapkın bir şekilde tasarlanabilir ve örneğin, başlığa karşılık gelen geçerli bir başlangıç ​​içerebilir veya orijinal dosyanın büyük ölçüde bozulmuş bir versiyonunu oluşturabilir, vb. Bununla birlikte, bu sahtekarlıkların çoğu tehlikelidir ve örneğin virüsler veya pornografik videolar içerir (dosya uzantısı bu noktada hiçbir şey ifade etmez, herhangi bir dosya türüne karşı dikkatli olmalısınız). Ancak söz konusu sitelerde yorum eklenmesi önerilerek bu girişimler durdurulabilir ve bazı kullanıcıların diğerlerini uyarmasına izin verilir.

Yanlış belgeler

Bir sahte de (örneğin, bir sahte olabilir photomontage ya da gerçek bir imajının kullanılması, gerçek bağlamından alınmıştır). Örneğin bir v-ayarında . Uzantı olarak, video barındırma siteleri, ana vektörler olarak müzik parçaları ve hatta gerçek sitelerin stilini ve temalarını alan ancak içeriği yönlendiren web sitelerini içeren web sahte videolarda da buluyoruz. Sahte ile parodiyi asimile edebiliriz .

Yanlış metinler

Bir sahte Ayrıca sadece bir olabilir yanlış rapor (veya sahte haberleri). İçindeŞubat 2019OpenAI araştırma enstitüsü , çok gerçekçi sahte metinler üretebilen bir yapay zeka programı oluşturduğunu duyurdu . OpenAI , yazılımın kötü niyetle kullanılması durumunda, bunun nasıl kullanılabileceğinden endişe duyarak , programın kaynak kodunu herkese açık hale getirmemeyi tercih eder.

Sahte tespit

Resimler ve videolar için

Mevcut olanla karşılaştırma

Bu karşılaştırma yöntemi, Google'dan daha küçük bir veritabanına sahip olan ancak sonuçları en eski sonuçları veya en eski sonuçları gösterecek şekilde sıralama imkanı sunan Google Görseller veya TinEye gibi platformlarda eşdeğer veya aynı görsellerin aranmasından oluşur. bir görüntünün Photoshop'tan geçip geçmediğini belirlemeyi mümkün kılar). Bu yöntem, değiştirilmiş görüntüleri orijinallerinden ayırt etmeyi mümkün kılarak genellikle iyi sonuçlar sağlar.

Gözlem

Derinlemesine gözlem yoluyla değişikliklerin tespiti de mümkündür. Bunun için aşağıdaki gibi birkaç noktaya dikkat etmek gerekir:

  • kontrast ve parlaklık: bu iki parametre genellikle tutarsızlıkları vurgulayabilir;
  • kenarlarda montaj alanlarının tespiti;
  • fotoğrafta bulunan unsurların mekansal ve zamansal tutarlılığı;
  • JPEG gibi sıkıştırma formatlarının dakikalarındaki tutarsızlık (bu, hata seviyesi analizinin  konusudur (in) ).
Özel araçlar

Değiştirilmiş görüntülerin kullanımının bazı sonuçları olabilir. Dolayısıyla, gözlem ve karşılaştırma tekniklerinin etkisiz olduğu kanıtlanırsa, çıplak gözle görülemeyen kusurları tespit etmeye yarayan yazılımlar ve siteler vardır.

Bununla birlikte, özel sitelerin kullanımının görüntünün kendilerine aktarılmasını gerektirebileceğine dikkat edilmelidir.

Sahte profiller için

Bu konuda araştırmalar yapılsa da, sahte bir profili tespit etmenin güvenilir bir otomatik yolu henüz yoktur. Sitelerin oluşturduğu yorum bölümleri veya rapor butonları, bazı kullanıcıların sahte olması durumunda başkalarını uyarmasına olanak tanır .

Referanslar

  1. Telaffuz içinde Amerikan İngilizcesi transkripsiyonu göre API standardına .
  2. için zıt anlamlı sahte olduğu hakiki için zıt anlamlı iken YANLıŞ olduğu doğrudur . Ayrıca bkz (in) Wikidiff
  3. "Twitter'da 'sahte' olarak hayatım" , Rue89 , 21 Ağustos 2011.
  4. (tr-TR) Hannah Jane Parkinson , “  AI tıpkı benim gibi yazabilir. Robot kıyameti için hazır olun | Hannah Jane Parkinson  ” , Koruyucu ,15 Şubat 2019( ISSN  0261-3077 , çevrimiçi olarak okundu , 20 Şubat 2019'da başvuruldu ).
  5. Tom Simonite , "  Halka Açık Hale Getirilmesi Çok Tehlikeli Yapay Zeka Metin Oluşturucu  ", Kablolu ,14 Şubat 2019( ISSN  1059-1028 , çevrimiçi olarak okundu , 20 Şubat 2019'da başvuruldu ).
  6. (en-US) "  Photo Forensics: Photoshop Manipulation with Error Level Analysis - InfoSec Resources  " , InfoSec Resources'da ,25 Ekim 2013( 18 Haziran 2016'da erişildi ) .
  7. “  FotoForensics  ” , fotoforensics.com'da ( 18 Haziran 2016'da erişildi ) .
  8. "  Çevrimiçi Sosyal Ağlarda Sahte Hesap Kümelerini Algılama  ", AISec ,2015( çevrimiçi okuyun ).

Ayrıca görün