National Repository of Grey Literature 6 records found  Search took 0.00 seconds. 
Deepfake Detection in Video Samples
Krumpholc, Jan ; Veigend, Petr (referee) ; Lapšanský, Tomáš (advisor)
V posledních letech si můžeme všimnout nárůstu internetových podvodů a podvrhů. Počínaje snadno odhalitelnými případy, jako je phishing a falešné reklamy, přes sociální inženýrství a dezinformační kampaně a konče útoky pomocí umělé inteligence: Syntetická media, a obzvláště deepfakes. Tyto útoky jsou velmi efektivní, protože je obtížné ověřit pravost média pro běžného uživatele, a také díky nárustu dostupnosti a efektivity těchto nástrojů pro veřejnost v posledních letech. Tato bakalářská práce je zaměřena na video deepfakes: Jaké metody se používají k jejich tvorbě, jaké jsou jejich slabé stránky a hlavně, jak tyto slabé stránky najít a rozhodnout, zda je médium deepfake či nikoli. Budeme analyzovat aktuálně nejmodernější metody detekce deepfakes, jaké jsou jejich silné a slabé stránky, a vyvineme možné nové metody detekce. Nakonec porovnáme výsledky s aktuálními řešeními a vyhodnotíme výsledek.
Use of Diffusion Models in Deepfakes
Trúchly, Dominik ; Malinka, Kamil (referee) ; Lapšanský, Tomáš (advisor)
Deepfake je typ syntetického média vytvoreného pomocou sofistikovaných algoritmov strojového učenia, najmä hlbokých neurónových sietí. Ako príklad možno uviesť generatívne adverzné neurónové siete (GAN), ktoré sú schopné generovať obrázky, ktoré sú pre bežných jednotlivcov takmer nemožné odlíšiť od skutočnej reality. V dôsledku toho boli vyvinuté algoritmy detekcie hlbokých falošných správ, ktoré riešia tento rastúci problém. Tieto algoritmy využívajú pokročilé techniky strojového učenia a analyzujú rôzne funkcie v rámci obrázkov a videí, aby identifikovali nezrovnalosti alebo anomálie svedčiace o manipulácii. Táto práca skúma aplikáciu difúznych modelov, bežne používaných v digitálnom spracovaní obrazu na zvýšenie kvality obrazu znížením šumu a rozmazania, pre posilňovanie realizmu deepfakes. Využitím týchto modelov testujeme ich efekt na odhaľovanie deepfakes obrázkov pomocou deepfake detektorov.
Diffusion Models and their Impact on Cybersecurity
Dvorščák, Patrik ; Homoliak, Ivan (referee) ; Lapšanský, Tomáš (advisor)
Táto práca skúma výkonnosť difúznych modelov (DM) a Generative Adversarial Network (GAN) - Generatívna sieť súperiacích komponentov, pri vytváraní vizuálneho obsahu generovaného umelou inteligenciou vo viacerých aplikáciách vrátane syntézy tváre, generovania textu na obraz, umeleckého renderovania, prekladu obrazu na obraz, syntézy videa a superrozlíšenia. Prostredníctvom porovnávacích experimentov sa v tomto výskume hodnotí schopnosť modelov generovať podrobné, realistické a umelecky presvedčivé vizuály z textových a obrazových vstupov. Výsledky ukazujú, že DM vynikajú pri vytváraní vysoko detailných obrazov, ktoré presne nasledujú textové vstupy, pričom sú obzvlášť účinné pri úlohách syntézy tváre a prevodu textu na obraz. Naproti tomu GAN sú zručnejšie pri vykresľovaní realistických scén prostredia, ktoré sú vhodné pre aplikácie vyžadujúce pohlcujúce vizuály. Oba typy modelov sú kompetentné v umeleckom vykresľovaní, hoci sa líšia v prispôsobovaní štýlu a kreativite. V závere práce sú uvedené budúce smery výskumu zamerané na zvýšenie účinnosti modelov a efektívnejšiu integráciu týchto technológií do praktických aplikácií.
Petri Nets Virtual Machine
Lapšanský, Tomáš ; Janoušek, Vladimír (referee) ; Kočí, Radek (advisor)
This bachelor thesis formally defines the Object Oriented Petri Nets. Then it designs concept of compilator and virtual machine for Object Oriented Petri Nets using PNTalk language. It uses PNTalk language. It describes implementation of virtual machine and compiler.
Fake Face Detection in the Digital Images
Lapšanský, Tomáš ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Orság, Filip (advisor)
V posledných rokoch môžeme pozorovať nárast a rýchly rozvoj neurónových sietí a umelej inteligencie v informačných technológiách, medzi ktoré patria aj deepfake fotografie a videá. Generatívne adverzné neurónové siete (GAN) sú toho jasným príkladom. V súčasnosti dokážu dosiahnuť výsledky, ktoré bežný človek nedokáže rozoznať od reality. Keďže tieto siete sa preto dajú zneužiť na rôzne účely, je potrebné vedieť rozlíšiť, čo je vygenerované a čo je skutočné. Táto práca skúma súčasné najmodernejšie riešenia neurónových sietí, ktoré môžu slúžiť ako vhodné modely na detekciu deepfake. Skúmame jednotlivé architektúry, ktoré sú vhodné ako základný model na detekciu, zaoberáme sa možnými vylepšeniami tohto modelu a vyvíjame niekoľko nových architektúr. Tie potom skúmame a vyhodnocujeme ich výsledky. V závere uvádzame diskusiu o výsledkoch a otvárame ďalšie otázky týkajúce sa tejto zložitej problematiky.
Petri Nets Virtual Machine
Lapšanský, Tomáš ; Janoušek, Vladimír (referee) ; Kočí, Radek (advisor)
This bachelor thesis formally defines the Object Oriented Petri Nets. Then it designs concept of compilator and virtual machine for Object Oriented Petri Nets using PNTalk language. It uses PNTalk language. It describes implementation of virtual machine and compiler.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.