Современные технологии помогают в выявлении фальсификаций следующим образом:

• Машинное обучение. 1 С его помощью можно быстро обработать большие объёмы данных, найти в них закономерности и автоматически выявить фальсификации. 1 Например, в объявлениях о продаже товаров нейросеть анализирует ключевые слова в описаниях товаров и при обнаружении несоответствий помещает объявление в «проблемное». 1
• Технологии распознавания на базе искусственного интеллекта (ИИ). 2 Они автоматизируют процесс проверки документов на подлинность, улучшая точность и ускоряя время обработки. 2 Системы сканируют документы и сравнивают их уникальные характеристики, включая элементы безопасности, шрифты, расположение текста и другие аспекты. 2
• Системы выявления фальсификаций на фотографиях. 5 Они используют наборы данных с подлинными и фальшивыми фотографиями для обучения моделей и создания алгоритмов, которые могут автоматически классифицировать изображения на настоящие и фейковые. 5 Для этого применяются, например, такие методы:
• Детекция аномалий. 5 Модели машинного обучения обучаются на большом наборе подлинных фотографий, чтобы определить нормальные шаблоны и далее обнаруживать аномалии или несоответствия в новых изображениях, которые могут указывать на фальсификацию. 5
• Анализ пикселей. 5 Методы анализа пикселей используются для обнаружения артефактов, несоответствий или неестественных изменений в изображении, которые могут быть связаны с фотошопом или другими методами фальсификации. 5
• Анализ метаданных. 5 Метаданные, такие как информация о камере, дате и времени съёмки, могут быть использованы для выявления потенциальных фальсификаций. 5 Например, если метаданные указывают на то, что фотография была изменена после съёмки, это может быть признаком фальсификации. 5