Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak deepfake medya dosyalarının tespiti

Abstract

Deepfake medyalar, insanların görüntülerinin ve/veya seslerinin değiştirildiği, taklit edildiği her türlü görsel işitsel verilerdir. Genellikle insanların yüzlerinin değiştirildiği deepfake medya türü ile daha sık karşılaşılmaktadır. Teknolojik gelişmelerin paralelinde yapay zeka algoritmalarında görülen gelişmeler çok daha gerçekçi deepfake medyalar üretilmesine olanak sağlamıştır. Deepfake medyaların birçok farklı alanda iyi niyetli ya da kötü niyetli olarak kullanım örnekleri görülmektedir. Bireylerin deepfake medya teknolojisinin kötüye kullanımına maruz kalmaması için sosyal medya gibi platformlarda herkese açık olarak görsel ve işitsel medyalarını paylaşmaması gerekmektedir. Deepfake medyaların kötüye kullanımını engellemek adına devletlerin de gerekli önlemleri alması çok önemlidir. Son dönemlerde deepfake medyaların tespit edilmesi hakkında akademik çalışmaların sayısında artış görülmektedir. Çalışmamızın ana konusu deepfake medyaların derin öğrenme mimarileri kullanılarak tespit edilmesine yöneliktir. Bu kapsamda 5 farklı ön eğitimli model (VGG16, EfficientNetB4, DenseNet201, InceptionV3, ResNet50V2) Google Colab ortamında FaceForensics++ veri seti üzerinde test edilmiştir. 0,93 AUC değeri ile en başarılı model EfficientNetB4 olmuştur.