Исследователи Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе создали гибридный процессор для первичного поиска дипфейков. Он одновременно обрабатывает 15 видеопотоков. В слепом тесте на наборе Celeb-DF система правильно классифицировала 97,79% роликов, а чувствительность составила 99,86%. Статья авторов опубликована 22 сентября 2026 года в журнале eLight.

Процессор объединяет цифровой энкодер и оптический декодер. Первый извлекает признаки из кадров и превращает их в световой шаблон. Затем свет проходит через оптическую систему, где пространственно разделённые каналы параллельно выдают оценку подлинности для каждого видео. Поэтому один оптический проход охватывает сразу несколько роликов.

Почему оптика подходит для первичного фильтра

Преимущество системы связано с параллельной обработкой, а не с тем, что свет автоматически быстрее любого компьютера. Цифровая часть по-прежнему кодирует видео, а оптический декодер использует одну физическую систему для нескольких пространственно разделённых каналов.

Для слепой проверки на Celeb-DF исследователи отложили 105 настоящих и 105 поддельных видео, которые не использовали при обучении. При обработке 15 роликов за один оптический проход система достигла точности 97,79%, чувствительности 99,86% и специфичности 95,72%.

Чувствительность показывает, как часто система распознаёт поддельные видео. Специфичность отражает долю настоящих роликов, которые она правильно оставляет без подозрительной метки. Поэтому высокая чувствительность снижает риск пропустить дипфейк, но при специфичности 95,72% часть настоящих видео может попасть на дополнительную проверку.

Такую научную работу можно подготовить с помощью сервиса подготовки научной статьи, однако услуга не заменяет проверку исходных данных, методов и результатов исследования.

Представим условный архив из 15 000 роликов. Процессор пропускает их партиями по 15 видео, а отмеченные материалы передаёт последующим цифровым моделям для более подробной проверки. Ложная тревога создаёт дополнительную работу, но пропущенная подделка может быть серьёзнее. Поэтому для первого этапа авторы сделали акцент на чувствительности.

При этом оптический модуль не заменяет глубокий анализ. Цифровой энкодер остаётся обязательной частью гибридной системы и в описанной конфигурации ограничивает общую пропускную способность конвейера. Кроме того, результат 97,79% относится к конкретному набору Celeb-DF и экспериментальной конфигурации, а не ко всем видео и генераторам подделок.

Проверка на видео VEO-3

Исследователи отдельно испытали систему на видео, созданных с помощью Google VEO-3 через интерфейс Gemini. Для настройки использовали 50 роликов, после чего проверили модель на отложенной выборке из 105 настоящих и 105 поддельных видео. Экспериментальная точность составила 94,80%, чувствительность достигла 97,61%.

Эти показатели оказались ниже, чем на Celeb-DF. Результат показывает, что при переходе к новому генератору системе нужна отдельная настройка: обучение на одном типе подделок не переносится автоматически на другой.

Авторы также проверяли устойчивость системы к шуму, размытию, JPEG-сжатию, смещениям оптических элементов и некоторым атакам типа «чёрного ящика». Эти выводы относятся к конкретной экспериментальной установке и проверенным условиям. Они не доказывают абсолютную защиту от новых атак и не отменяют цифровую экспертизу спорных материалов.

Схема показывает последовательность цифрового кодирования, параллельной оптической оценки 15 видео и последующей цифровой проверки подозрительных роликов

Фото: cottonbro studio / Pexels