Kybernetická bezpečnosť v multimédiách
Radoslav Vargic, Marek Vančo
Anotácia

Tento kurz sa zameriava na tému kybernetickej bezpečnosti v kontexte multimédií. Zahŕňa popis špecifík multimédií voči inému digitálnemu obsahu, multimediálnych služieb, sprievodných technológií, činnosí a ich účelu, systémov ochrany autorských práv. Venuje sa špecifickým zraniteľnostiam multimédií a ich príkladom. Bližšie sa zameriava na princípy vkladania vodoznakov, princípu nezameniteľného tokenu a najmä oblasti deepfake teda úmyselnému falošnému obsahu a princípom jeho detekcie. Podrobnejšie sa venuje vybraným druhom deepfake na základe zámeny tvárí a klonovania hlasu.

Ciele

Na konci tohto kurzu by mal študent mal byť schopný:

Poznať princípy a príklady základných útokov prostredníctvom multimédií

Poznať výhody systémov na ochranu autorských práv a ich previazanie s tematikou kybernetickej bezpečnosti

Poznať základné princípy vkladania a detekcie vodoznakov

Poznať princípy používania nezameniteľného tokenu

Poznať základné druhy deepfake v multimédiách, v texte, audiu, obraze, videu a ich kombináciách a princíp ich tvorby a princípy ich detekcie.

Kľúčové slová
Multimédiá, ochrana autorských práv, vodoznaky, nezameniteľný token, deepfake, detekcia neoprávnenej manipulácie, priestorová
oblasť, frekvenčná oblasť, hybridný vodoznak, reverzibilný vodoznak.
Dátum vytvorenia
31.03.2025
Jazyková verzia
slovensky
Licencia
ISBN
Literatúra
  1. Kaur, A., Noori Hoshyar, A., Saikrishna, V. et al. Deepfake video detection: challenges and opportunities. Artif Intell Rev 57, 159 (2024). https://doi.org/10.1007/s10462-024-10810-6
  1. The Disadvantages & Vulnerabilities of Voice Biometrics | What’s the Alternative?, https://www.iproov.com/blog/disadvantages-vulnerabilities-voice-biometrics, published 14.9.2024, online
  1. Perov, I., et. al., Deepfacelab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework, 2020, https://arxiv.org/abs/2005.05535v5, online
  1. FaceFusion, https://github.com/facefusion/facefusion, online
  1. Rombach; Blattmann; Lorenz; Esser; Ommer (June 2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models(PDF). International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). New Orleans, LA. pp. 10684–10695. 
  1. OpenArt, https://openart.ai/, online
  1. Rossler, A., et al. (2019). FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV).