Yaşar Üniversitesi’ndeki öğrenciler, yapay zeka tarafından üretilen deepfake içeriklerini saptamak amacıyla DEFACE adlı bir proje geliştirdi.
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin imzasını taşıyan bu girişim, “DEFACE: Deepfake ile Manipüle Edilmiş Verinin Tespiti ve Sınıflandırılması” olarak adlandırılıyor ve yapay zeka algoritmalarıyla üretilmiş yanıltıcı dijital materyalleri belirleme kapasitesine sahip.
Deepfake, ya da “derin sahtecilik” olarak bilinen bu yöntem, özellikle tanınmış kişilerin yanıltıcı videolarının yaratılmasıyla dikkat çekmekte olup, dolandırıcıların da bu teknolojiden yararlanmasıyla geniş çaplı bir güvenlik riskine dönüşmüştür. Bu ciddi meseleye bir çözüm sunmak amacıyla Yaşar Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencileri bir proje üzerinde çalıştı. Doç. Dr. Mete Eminağaoğlu’nun rehberliğinde Bilge Şenavcu, Selma İrem Özdemir, İlayda Gürbüzerol ve Nur Ceylin Çetin adlı öğrenciler tarafından yürütülen DEFACE projesi, çevrimiçi ortamda yaygın olarak bulunan yapay zeka ürünü videoları başarıyla tespit etmektedir.
**Kimlik Hırsızlığı ve Siber Saldırılara Karşı Etkin Yöntem**
DEFACE, deepfake materyallerinin belirlenmesinde, hem görsel hem de işitsel verileri eş zamanlı olarak analiz ederek, daha gelişmiş bir doğruluk düzeyi ve işleme kapasitesi sunmayı hedeflemektedir. Çok modlu (multimodal) veri işleme yaklaşımı sayesinde, mevcut yöntemlerin yetersiz kaldığı alanlarda, kimlik avı ve siber saldırılar gibi tehditlere karşı daha güçlü bir tanıma mekanizması oluşturulması amaçlanmaktadır. Bu projenin sağladığı sonuçlar; haber ve medya içeriği doğrulama, sosyal ağların emniyeti ve siber güvenlik alanlarında çığır açan çözümler sunmaktadır. Deepfake içeriğin hızla yayıldığı günümüzde geliştirilen bu sistem, hem bireylerin hem de kuruluşların dijital ortamdaki güvenliğini pekiştirerek, dezenformasyon ve siber tehditlere karşı güvenilir bir kalkan görevi üstlenmektedir.
Proje kapsamında, yanıltıcı ve orijinal verileri birbirinden ayırmak için benzerlikleri değerlendiren bir sinir ağı modeli kullanılmıştır. Buna ek olarak, görsel verileri başarılı bir şekilde kategorize eden derin öğrenme modeli ve sahte ile gerçek videolar arasındaki nüansları çözümlemek amacıyla AutoEncoder tekniği tercih edilmiştir. Çok modlu öğrenme yaklaşımıyla, görüntü ve ses bilgileri karşılıklı olarak test edilerek, yanıltıcı ve hakiki verilerin ayırt edilebilirliği ve doğruluğu yükseltilmiştir.
DEFACE girişimi, TÜBİTAK’ın 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı tarafından da onaylanmıştır.
**421 Proje Arasından Seçildi**
Yaşar Üniversitesi öğrencilerinin geliştirdiği DEFACE projesi, Savunma Sanayii Başkanlığı Akademisi ve Yükseköğretim Kurulu ortaklığında düzenlenen SAYZEK (Savunma Sanayii Yapay Zeka Yetenek Kümelenmesi) ATP 2024-2025 yarışma programında son aşamaya yükselmiştir. Öğrenciler, ASELSAN Gölbaşı Yerleşkesi’nde gerçekleştirilen “SAYZEK-ATP 2024-2025 | Tezden Teknolojiye: Final Buluşması” etkinliğine, toplam 421 başvuru arasından seçilerek kabul edilen 45 proje birincisinden biri olarak iştirak etmişlerdir. Bu etkinlikte, Türk savunma sanayii temsilcileri, yol göstericiler ve karar alıcı kurumlardan oluşan önemli bir dinleyici kitlesine poster sunumu gerçekleştirmişlerdir. – İZMİR