“UnGANable” soll vor Deepfakes schützen
Forscher des CISPA Helmholtz Center for Information Security haben mit “UnGANable” ein neues Anti-Deepfake-Verfahren zur teilweisen Verhinderung von Bildmanipulationen mit böswilliger Absicht getestet. “Vereinfacht gesagt, versucht UnGANable, Bilder von Gesichtern vor Deepfakes zu schützen”, so CISPA-Forscher Zheng Li. “latent code” als Schlüssel Damit GANs – ein Modell des maschinellen Lernens, bestehend aus zwei künstlichen neuronalen […]
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