Интеллекты двойного назначения

Обман на географических картах — дело для нашей страны привычное. Те, кто пробовал ориентироваться по карте, например, в ближнем Подмосковье, хорошо знают, что есть высокая вероятность наткнуться на тупик там, где изображен железнодорожный переезд, или обнаружить перекресток с дорогой, неизвестной карте. Традиционно карты наших палестин намеренно вводят в заблуждение врагов, большинство из которых, как видно, имеет привычку говорить только по-русски. И это более полувека спустя после появления спутниковой картографии. Справедливости ради надо сказать, что подобный обман интернационален и исторически традиционен, правда, не в описываемых масштабах.

Недавно проблемой подмены деталей изображений на картах, построенных по спутниковым снимкам, озаботилась американская академическая наука в лице группы ученых из нескольких университетов, руководимой профессором географии Университета штата Нью-Йорк Дэн Чэнбинем. Он сообщил, что превентивно изучить способы подлогов его побудило стремление к истине. Ради этой благородной цели он и четверо его коллег с китайскими именами, разбирались, как могут быть сформированы и выявлены подложные вставки в спутниковые изображения.

Чтобы создать, а потом выявить георграфическй дипфейк, нью-йоркские географы использовали хорошо известный разработчикам ИИ алгоритм генеративно-состязательной сети, основанный на методах теории игр. Для тренировки сети подошли снимки города Такома, а фейк содержал элементы изображений Сиэтла и Пекина. Исследователи вполне политкорректно заявляют, что никого не призывают повторять описанные ими действия в частном порядке и с «нехорошими целями».

После создания подправленных карт к ним применили 26 статистических критериев, употребляемых при анализе фото и видео. Цель состояла в том, чтобы выявить те, что свидетельствуют об изменении карты. Оказалось, что измененная карта отличается от оригинала по 20 критериям. Некоторые отличия были легко заметны глазу. Так, на измененных изображениях разнообразие окраски крыш оказалось меньше, а границы деталей четче, чем в оригинале.

Статья с результатами работы уже набрала с десяток тысяч просмотров в Сети. В дальнейшем, чтобы получить универсальные критерии подлога, исследователи надеются применить другие виды нейронных сетей. Все эти методы наверняка будут востребованы для военных нужд, для управления транспортом, для установления точных адресов любых объектов с помощью систем глобального и местного позиционирования, для жесткого контроля адресов в социальных сетях и прочего. Профессор Дэн Чэнбинь с гордостью заявил, что в ходе работы его группа в полной мере осознала многогранность и принципиальное значение вышеописанных проблем.

Cartography and Geographic Information Science, 2021, 4