Deepfake Nedir? Deepfake İçeriklerini Ayırt Etmek Mümkün mü?
Deepfake İngilizce'de deep (derin) ve fake (sahte) kelimelerinin bir araya gelmesinden oluşur. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte gerçeklik algısını derinden etkileyen deepfake, herhangi bir kişiyi aslında bulunmadığı video ya da fotoğraflara eklemeye denir.
Deepfake ile eklenen kişilerin sahte olup olmadığını ilk bakışta anlamak oldukça zordur.
Deepfake Nasıl Tespit Edilir?
Yapay zekâ teknolojisinin bir alt dalı olan derin öğrenme ile geliştirilen sahte fotoğraflar, hareketsiz görseller ya da videolar, her geçen gün gerçeğe daha yakın bir hâle gelmektedir. Peki gerçek ve sahte içerikleri nasıl ayırt edebileceğinizi düşündünüz mü? Sahte içerikleri keşfetmek için dikkat etmeniz gereken bazı noktalar şunlardır:
- Gözler, sahteliği ayırt etme sürecindeki en belirgin ipucu olabilir. Videodaki kişinin normal olmayan göz hareketleri ve hiç göz kırpmaması sahte olduğunun işaretidir. Ayrıca göz bebeklerinin boyutundaki bozukluklar ve yansımalar videonun sahteliğini ele verebilir.
- Sahteliği ayırt etmek için fotoğraf ya da videodaki kişilerin yüzlerini detaylı olarak inceleyebilirsiniz. Cildin çok pürüzsüz ya da aşırı kırışık olması, benlerin gerçekçi durmaması ve yüzdeki orantısızlıklar sahteliğin işareti olabilir.
- Gerçek kişilerin gözlüklerinde parlak açısı kişi hareket ettiğinde değişir. Deepfake teknolojisi, aydınlatma ve yansımanın doğallığına erişemeyebilir.
- Jest ve mimikler canlıların düşüncelerini hareket yoluyla ifade etme şeklidir. Deepfake teknolojisi aracılığıyla üretilen video içeriklerinde kişilerin sözleriyle jest ve mimikleri uyumlu olmayabilir.
- Deepfake teknolojisi genel olarak yüze odaklandığından kişilerin vücutlarındaki orantısızlık sahte olduğuna işaret eder.
- İçeriklerdeki kişiler hareket ettiklerinde önceki hâline göre farklılık oluşuyorsa deepfake ile üretilmiş olabilir.
- Gerçek yaşamdaki gibi doğal bir tona sahip olmayan ten rengi ve gölgeler içeriğin sahte olduğunu anlamanıza yardımcıdır.
- Deepfake teknolojisiyle üretilen içeriklerdeki kişilere ait saçlar; donuk ve uyumsuz görülebilir. Hareket ederken saç tellerinin normal olmaması sahteliğe işarettir.
- Deepfake teknolojisinde kullanılan algoritmalar, her ağız tipindeki dişler üzerinde yeterince etkili olmayabilir. Dolayısıyla dişlerin çeneye uyumsuzluğu sahteliğin belirtisidir.
- Görüntüler bulanıksa ya da yanlış hizalanmış ise sahte olabilir. Örneğin içerikteki kişi hareket ettiğinde yüzü ve boynu farklı açılara kayıyorsa şüpheye düşebilirsiniz.
- Deepfake teknolojisiyle üretilen içeriklerde dudak senkronizasyonu zayıf olabilir, kelimeler garip bir şekilde telaffuz edilebilir ve arka planda robotik sesler çıkabilir. Arka plandaki gürültünün aksine hiç ses olmaması da sahte içerikleri ayırt ederken ipucu olarak kullanılabilir.
- Videoları ya da fotoğrafları yakınlaştırarak ilgili karakterdeki detayları inceleyebilirsiniz. Böylelikle saç, göz ve diş gibi yüz detaylarındaki normal olmayan durumlar fark edilebilir.
- Son zamanlarda geliştirilen blok zincir tabanlı sistemler aracılığıyla bir videonun gerçek olup olmadığı kontrol edilebilir. Bu sayede herhangi bir video oluşturulduğunda kayda alınır ve sonraki dönemlerdeki benzer sahte içerikler için yol gösterici bir doğrulama sistemi hâline gelir.
Deepfake Ne Tür Zararlara Yol Açabilir?
Deepfake olarak adlandırılan derin öğrenme teknolojileri gerçek kişilerin fotoğraf ya da videolarını inceleyerek aynı davranışları sahte içerikler ile taklit eder, konuşma modellerini öğrenir, dudak hareketlerini yapar ve jest ve mimiklerini uygular. Dolayısıyla bir kişinin sahte bir kopyasını farklı birinin üzerine koymak oldukça kolay bir hâle gelir. Sahte yüzün vücut bulduğu kişiler, hedef kişilerin yerini aldığından hiç söylemediği ya da hiç yapmadığı şeylerden sorumlu tutulabilir. Bu durum karmaşaya, sahtekarlığa ve dolandırıcılığa yol açar. Bu teknoloji usulsüz olarak kullanılırsa kişiler masum olsalar bile ceza alabilir. Özellikle halk tarafından bilinen ünlü oyuncu, siyasetçi, şarkıcı, tiyatrocu, futbolcu ve politikacı gibi kişilerin sahte video ya da fotoğraf içerikleri toplumdan dışlanmalarına ve toplum baskısı altında ezilmelerine neden olabilir. Hedef gösterme ya da intikam alma gibi amaçlar nedeniyle de uygulanabilecek olan deepfake içerikleri, gerçek kişilerin rızası olmadan pek çok sosyal medya uygulamasında ve internet üzerindeki diğer mecralarda yayılabilir. Gerçek kişiler bunun sonucunda suçluluk hissedebilir, toplum tarafından dışlanabilir ve yasal açıdan problemler ortaya çıkabilir. Bu durumların önüne geçmek için kişiler, büyük bir özen göstererek tedbir almalıdır.
Kişiler Deepfake Teknolojisiyle Oluşturulan İçeriklere Karşı Ne Yapmalıdır?
Statista’ya göre dünya genelinde yapay zekâ teknolojisi kullanılarak yapılan olası siber saldırı senaryolarının %43’ünü deepfake oluşturuyor. Deepfake’in hem kişilere hem de kurumlara siber güvenlik açısından tehlike yarattığı öngörülüyor. Kişiler; deepfake teknolojisindeki sahteliği tespit etme amacıyla geliştirilen bazı uygulamaları kullanabilir. Sensity AI ve Deepware AI gibi uygulamalar aracılığıyla şüphelendiğiniz videoların gerçek olup olmadığını inceleyebilirsiniz. Bir yandan sahteciliği tespit etme amacıyla uygulamalar geliştirilirken bir yandan da deepfake derin öğrenme metoduyla yenilenmeye devam eder. Dolayısıyla bu çekişmede derin öğrenme algoritmasının mantığını kavramak ve tespit sürecinde içeriklerdeki ince detayları değerlendirmek önemlidir.
Kurumlar Deepfake Teknolojisinin Zararlarından Nasıl Korunabilir?
Deepfake teknolojisinden korunmak için kurumlar; ağ ve siber güvenlik operasyonlarını etkili bir şekilde yönetmeli, merkezi bir raporlama ve izleme birimi oluşturmalı, şirket içi iletişim kanallarını geliştirmeli ve halkla ilişkiler departmanıyla bağlantıyı koparmamalıdır. Ayrıca bilgileri tutarlı olan kurumlar deepfake ile üretilen sahte içerikler ile karşı karşıya kaldıklarında personelleri ve müşterileri tarafından daha az baskı altında kalır. Bu gibi durumlarda hızlıca aksiyon alabilmek için personeller ve yönetim ekibi; kurum içi ve kurum dışında planlamalar yapabilir. Böylelikle olası tehlikelerin meydana getirebileceği zararları en aza indirmek mümkündür.
İşletmenizi ve İtibarınızı Berqnet ile Koruyun!
Ağ Yönetimi ve Siber Güvenliğin En Modern Hâli: Berqnet SASE
Deepfake, siber güvenlik tehdidi oluşturan riskli uygulamalardan biridir. Siz de kurumsal olarak ağınızı tek bir merkezden kolaylıkla izlemek, yönetmek ve siber güvenlik çözümleri inşa etmek için Beqnet SASE kullanabilirsiniz. Secure Access Service Edge anlamına gelen SASE; SD-WAN, merkezi yönetim ve ZTNA (sıfır güven yaklaşımı) gibi bileşenlerden oluşur. SASE ile tüm ağ ve güvenlik operasyonlarını tek bir alandan takip ederek karşılaştığınız siber güvenlik problemlerine etkili çözümler bulabilirsiniz. Böylelikle siber güvenliğin yanı sıra operasyon verimliliğini de artırarak tasarruf elde etmeniz mümkündür.
Sıkça Sorulan Sorular
İlk olarak 2017 yılında bir sosyal medya sitesi olan Reddit’de ortaya çıkan Deepfake, büyük bir gündem yarattı. Anonim olarak paylaşılan ünlü kişilerin yer aldığı videolar aslında derin öğrenme metoduyla tasarlanan sahte içeriklerdi. Bu içerikleri anonim bir kullanıcı yayımlamıştı. Günümüzde ise bu teknolojiye yatırım yapan ve çeşitli algoritmalar geliştiren kurumların sayısı artmaya devam etmektedir.
Bir ya da birden çok gizli katman barındıran ve yapay sinir ağlarına benzer makine öğrenme algoritmalarını kapsayan sürece derin öğrenme denir. Derin öğrenmede mutlaka en az bir adet yapay sinir ağı kullanılmalıdır. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknolojileriyle geliştirilen algoritmalarla birlikte bilgisayarlar; verileri işler, analiz eder, tahminleme yapar ve yeni veriler elde ederek öğrenme sürecine devam eder. Bu sayede bilgisayarlar insan müdahalesine gerek duymadan kendi kendilerine öğrenme yeteneğine sahip olur.
