Учёные придумали невидимые для глаз световые водяные знаки для выявления дипфейков

Поддельные видео становится всё сложнее выявлять, поэтому исследователи Корнеллского университета представили новую криминалистическую технологию, которая поможет специалистам удостовериться в подлинности видеоматериалов. Метод заключается во встраивании невидимых цифровых водяных знаков непосредственно в световой поток источников освещения, используемых при съёмке — например, на месте преступления.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Cornell University

Концепция «шумокодированного освещения» была представлена 10 августа на конференции SIGGRAPH 2025 аспирантом факультета компьютерных наук Корнеллского университета Питером Майклом (Peter Michael). Впервые этот подход был предложен и разработан доцентом Эйбом Дэвисом (Abe Davis) (на фото слева).

Обычно водяные знаки встраиваются непосредственно в видеофайлы, изменяя мельчайшие элементы изображения для создания скрытого идентификатора. Такие системы достаточно эффективны в контролируемых условиях, но требуют взаимодействия с устройством или платформой, создающей видеоматериал. При использовании несовместимой камеры или программного обеспечения цифровой водяной знак просто не появится.

Разработчики предложили при записи «встраивать» водяной знак непосредственно в световой поток от источников освещения. Это гарантирует, что любая камера — от профессионального оборудования до смартфона — запечатлеет его во время съёмки сцены.

В программируемые источники света, такие как компьютерные мониторы, студийное оборудование или некоторые светодиодные приборы, можно встроить кодированные шаблоны яркости с помощью ПО. Стандартные лампы также можно адаптировать, оснастив их компактным чипом размером примерно с почтовую марку, который плавно меняет интенсивность света в соответствии с секретным кодом.

Встроенный код, разработанный на основе исследований зрительного восприятия человека, состоит из минимальных изменений частоты и яркости освещения, практически незаметных невооружённому глазу и воспринимаемых мозгом как незначительный световой шум. Уникальный код каждого источника света фактически обеспечивает параллельную запись сцены с низким разрешением и временными метками, которые Дэвис называет «видеокодами».

«Когда кто-то манипулирует видео, изменённые фрагменты начинают противоречить тому, что мы видим на этих видеокодах, — пояснил Дэвис. — А если кто-то попытается сгенерировать поддельное видео с помощью ИИ, полученные видеокоды будут выглядеть просто как случайные вариации освещённости».

При анализе видеоматериала специалисты могут обнаружить пропущенные последовательности, вставленные объекты или изменённые сцены. Например, удалённый из интервью фрагмент отобразится как визуальный пробел в восстановленном видеокоде, а сфабрикованные элементы — как сплошные чёрные области. Исследователи показали, что в одной сцене можно использовать до трёх независимых кодов освещения. Такое наложение увеличивает сложность водяного знака и усложняет задачу потенциальных фальсификаторов.

«Даже если злоумышленник знает об этой технике и сможет вычислить коды, его задача всё равно будет значительно сложнее, — добавил Дэвис. — Вместо того чтобы имитировать свет только для одного видео, ему придётся подделывать каждый ролик с кодами отдельно, и все подделки должны будут согласовываться между собой».

Полевые испытания показали эффективность метода в определённых условиях и его стабильную работу при различных оттенках кожи. Исследователи отмечают, что технология шумокодированного освещения — многообещающий шаг вперёд, но не панацея от фейковых видео. По мере развития инструментов генеративного ИИ будут совершенствоваться и методы обхода средств проверки подлинности.

«Раньше видео рассматривалось как источник достоверной информации, но теперь мы не можем быть в этом уверены, — считает Дэвис. — Сегодня можно сгенерировать практически любой ролик. Это интересно, но и проблематично, потому что отличить реальность от подделки становится всё сложнее».