Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak deepfake medya dosyalarının tespiti
Detection of deepfake media files using deep learning methods
- Tez No: 919534
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT MERİÇELLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kastamonu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
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.
Özet (Çeviri)
Deepfake media is any kind of audiovisual data where people's images and/or voices are changed or imitated. Deepfake media, where people's faces are changed, is more frequently encountered. Developments in artificial intelligence algorithms in parallel with technological developments have made it possible to produce much more realistic deepfake media. There are examples of deepfake media being used in many different areas, both well-intentioned and malicious. In order for individuals not to be exposed to the misuse of deepfake media technology, they should not share their visual and audio media publicly on platforms such as social media. It is also very important for states to take the necessary measures to prevent the misuse of deepfake media. In recent years, there has been an increase in the number of academic studies on the detection of deepfake media. The main subject of our study is to detect deepfake media using deep learning architectures. In this context, 5 different pre-trained models (VGG16, EfficientNetB4, DenseNet201, InceptionV3, ResNet50V2) were tested on the FaceForensics++ dataset in the Google Colab environment. EfficientNetB4 was the most successful model with an AUC value of 0,93.
Benzer Tezler
- Deepfake image/video detection and classifications using deep learning techniques
Derin öğrenme teknikleri kullanılarak deepfake görüntü/video tespiti ve sınıflandırmaları
DEO RUTIKANGA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEL DEPREM
- Öz denetimli öğrenme yaklaşımları ile derin sahte ses ve görüntü maniplasyonunun tespiti
Detection of deepfake audio and image manuplation with self-supervised learning approach
MERVE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN AYDIN
- Audıo deep fake detectıon usıng deep learnıng
Derin öğrenme kullanarak ses derin sahtekarı algılama
OUSAMA A SHAABAN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği ve Enformatik Bilimler Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. REMZİ YILDIRIM
- Aircraft detection using deep learning
Derin öğrenme kullanarak hava aracı tespiti
UTKU MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
- Görüntü manipülasyonlarının derin öğrenme yaklaşımı ile belirlenmesi
Detection of image manipulations with deep learning approach
SEMİH YAVUZKILIÇ
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR