ترجمه فارسی مقاله پزشکی قانونی رسانه‌ای دیپ‌فیک: وضعیت فعلی و چالش‌های پیش رو

چکیده

AI-generated synthetic media, also called Deepfakes, have significantly influenced so many domains, from entertainment to cybersecurity. Generative Adversarial Networks (GANs) and Diffusion Models (DMs) are the main frameworks used to create Deepfakes, producing highly realistic yet fabricated content. While these technologies open up new creative possibilities, they also bring substantial ethical and security risks due to their potential misuse. The rise of such advanced media has led to the development of a cognitive bias known as Impostor Bias, where individuals doubt the authenticity of multimedia due to the awareness of AI’s capabilities. As a result, Deepfake detection has become a vital area of research, focusing on identifying subtle inconsistencies and artifacts with machine learning techniques, especially Convolutional Neural Networks (CNNs). Research in forensic Deepfake technology encompasses five main areas: detection, attribution and recognition, passive authentication, detection in realistic scenarios, and active authentication. This paper reviews the primary algorithms that address these challenges, examining their advantages, limitations, and future prospects.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

رسانه های مصنوعی تولید شده توسط AI ، که به آن Deepfakes نیز گفته می شود ، از سرگرمی گرفته تا امنیت سایبری به طور قابل توجهی در بسیاری از حوزه ها تأثیر گذاشته است.شبکه های مخالف تولید کننده (GANS) و مدل های انتشار (DMS) چارچوب های اصلی مورد استفاده برای ایجاد Deepfakes هستند و محتوای بسیار واقع بینانه و در عین حال ساختگی را تولید می کنند.در حالی که این فناوری ها امکانات خلاقانه جدیدی را باز می کنند ، آنها همچنین به دلیل سوء استفاده احتمالی آنها خطرات اخلاقی و امنیتی قابل توجهی را به همراه دارند.ظهور چنین رسانه های پیشرفته منجر به ایجاد تعصب شناختی معروف به تعصب Impostor شده است ، جایی که افراد در صحت چندرسانه ای به دلیل آگاهی از قابلیت های هوش مصنوعی شک دارند.در نتیجه ، تشخیص Deepfake به یک منطقه مهم تحقیق تبدیل شده است ، با تمرکز بر شناسایی ناسازگاری های ظریف و مصنوعات با تکنیک های یادگیری ماشین ، به ویژه شبکه های عصبی حلقوی (CNN).تحقیقات در فن آوری Deepfake پزشکی قانونی شامل پنج حوزه اصلی است: تشخیص ، انتساب و شناخت ، احراز هویت منفعل ، تشخیص در سناریوهای واقع گرایانه و احراز هویت فعال.در این مقاله به بررسی الگوریتم های اصلی که به این چالش ها می پردازند ، با بررسی مزایا ، محدودیت ها و چشم اندازهای آینده آنها.