Развитие генеративно-состязательных сетей (GAN) привело к созданию реалистичного синтетического контента, что требует новых методов цифровой криминалистики. Авторы предлагают алгоритм для идентификации модели-источника, создавшей изображение или видео, что особенно актуально для борьбы с дипфейками. Метод основан на инверсии процесса генерации, позволяя соотнести подозрительный контент с конкретным алгоритмом-первоисточником.
Работа посвящена идентификации конкретных нейросетей-генераторов (GAN), создавших синтетические изображения или видео. Авторы предлагают использовать метод инверсии для определения источника контента, что расширяет возможности цифровой криминалистики. Это решение критически важно для обнаружения дипфейков и борьбы с неправомерным использованием генеративного ИИ.