Deepfakes and humans: can we still distinguish real speech from deepfake speech?
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F23%3APU150003" target="_blank" >RIV/00216305:26230/23:PU150003 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="https://dsm.tate.cz/cs/2023/dsm-4-2023/deepfakes-a-lide-dokazeme-jeste-rozlisit-pravou-rec-od-umele" target="_blank" >https://dsm.tate.cz/cs/2023/dsm-4-2023/deepfakes-a-lide-dokazeme-jeste-rozlisit-pravou-rec-od-umele</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Deepfakes a lidé: dokážeme ještě rozlišit pravou řeč od umělé?
Original language description
Deepfakes se bohužel pomalu, ale jistě dostávají do titulků zpráv. Tuto pozici získávají převážně kvůli svému negativnímu použití při úspěšných útocích. Tyto útoky (např. finanční podvody, kdy se útočník vydává za někoho jiného) cílí primárně na nás lidi, a tudíž naši schopnost rozpoznat (či spíše nerozeznat) deepfake hlas od toho pravého. Pro zlepšení možností ochrany proti těmto útokům je nejdříve důležité porozumět lidské schopnosti rozlišit deepfake nahrávku od té pravé a zjistit jaké faktory ji ovlivňují. Ačkoliv se některé zahraniční výzkumy již tomuto tématu věnují, zapomínají brát v potaz způsob, jakým reálný útok probíhá. V našem výzkumu tuto nepřesnost reflektujeme a realisticky simulujeme situaci, při které by útok mohl probíhat. Výrazně se tak odlišujeme od existujících studií a bohužel i získané poznatky nejsou z pohledu dopadu na lidi zrovna příznivé. V tomto článku prezentuje aktuální zveřejněné útoky využívající deepfakes a také závěry našeho výzkumu, který se věnuje lidské schopnosti rozpoznat deepfake nahrávky a možnostem, jak tuto schopnost do budoucna zlepšovat a předejít tak útokům za použití hlasových deepfakes.
Czech name
Deepfakes a lidé: dokážeme ještě rozlišit pravou řeč od umělé?
Czech description
Deepfakes se bohužel pomalu, ale jistě dostávají do titulků zpráv. Tuto pozici získávají převážně kvůli svému negativnímu použití při úspěšných útocích. Tyto útoky (např. finanční podvody, kdy se útočník vydává za někoho jiného) cílí primárně na nás lidi, a tudíž naši schopnost rozpoznat (či spíše nerozeznat) deepfake hlas od toho pravého. Pro zlepšení možností ochrany proti těmto útokům je nejdříve důležité porozumět lidské schopnosti rozlišit deepfake nahrávku od té pravé a zjistit jaké faktory ji ovlivňují. Ačkoliv se některé zahraniční výzkumy již tomuto tématu věnují, zapomínají brát v potaz způsob, jakým reálný útok probíhá. V našem výzkumu tuto nepřesnost reflektujeme a realisticky simulujeme situaci, při které by útok mohl probíhat. Výrazně se tak odlišujeme od existujících studií a bohužel i získané poznatky nejsou z pohledu dopadu na lidi zrovna příznivé. V tomto článku prezentuje aktuální zveřejněné útoky využívající deepfakes a také závěry našeho výzkumu, který se věnuje lidské schopnosti rozpoznat deepfake nahrávky a možnostem, jak tuto schopnost do budoucna zlepšovat a předejít tak útokům za použití hlasových deepfakes.
Classification
Type
J<sub>ost</sub> - Miscellaneous article in a specialist periodical
CEP classification
—
OECD FORD branch
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Result continuities
Project
—
Continuities
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2023
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
DSM Data Security Management
ISSN
1211-8737
e-ISSN
—
Volume of the periodical
2023
Issue of the periodical within the volume
04
Country of publishing house
CZ - CZECH REPUBLIC
Number of pages
5
Pages from-to
22-26
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
—