ДИПФЕЙКИ_ КАК ОТЛИЧИТЬ ПОДДЕЛКУ_

1.

ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ИТОГОВЫЙ ПРОЕКТ
ДИПФЕЙКИ:
КАК ОТЛИЧИТЬ ПОДДЕЛКУ?
Исследование технологий создания дипфейков и разработка
алгоритма их распознавания
Выполнил: ученик 10 класса Тришин Д.А.
Руководитель: Браун В.А.
2026 год

2.

СОДЕРЖАНИЕ
01
Введение
02
Глава 1
04
Заключение
06
Приложение
Актуальность, цель, задачи и научный аппарат
исследования
03
Глава 2
Разработка алгоритма распознавания подделки на
фотографиях
05
Список литературы
Источники и научные публикации
Технология дипфейков: от нейросетей до артефактов
Выводы, рекомендации и перспективы развития
Наглядные примеры и иллюстрации

3.

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность, цель и задачи
Задачи исследования
Актуальность
Рост дипфейк-атак на 245% за 2025 год (данные Sumsub Report).
1
Изучить технологии GAN и диффузионные модели создания
дипфейков
2
Выявить анатомические и технические ошибки, характерные
для ИИ-генерации
3
Проанализировать 20 изображений (10 реальных, 10
сгенерированных)
4
Систематизировать данные в удобный чек-лист для
практического применения
Фейковые фотографии стали мощным инструментом мошенничества,
дезинформации и киберпреступлений.
Цель
Разработать визуальный алгоритм (чек-лист) для выявления AIсгенерированных фотографий, доступный каждому пользователю без
специального программного обеспечения.
Назначение проекта: Уроки ОБЖ и информатики, формирование навыков цифровой гигиены и критического мышления

4.

ВВЕДЕНИЕ
Научный аппарат исследования
Объект исследования
Прогнозируемый результат
Цифровые фотоизображения лиц, созданные с помощью
Чек-лист с точностью распознавания не менее 75%, позволяющий
нейросетевых технологий: Midjourney, Stable Diffusion,
пользователям самостоятельно проверять подозрительные
ThisPersonDoesNotExist и других генеративных моделей.
фотографии.
Предмет исследования
Практическая значимость
Визуальные артефакты, несимметричность деталей, особенности
Доступный инструмент проверки фото без необходимости установки
компрессии и другие признаки, позволяющие отличить AI-генерацию
специального программного обеспечения или технических навыков.
от реальной фотографии.
Гипотеза
Новизна исследования
Нейросети допускают систематические ошибки в симметрии и
Адаптация сложной темы компьютерного зрения для понимания
анатомических деталях, которые становятся видимыми при
обычным школьником, без погружения в математические основы
увеличении изображения в 2-3 раза.
нейросетей.

5.

ГЛАВА 1
От нейросетей до артефактов
GAN
Диффузионные модели
Generative Adversarial Networks
Diffusion Models
Генератор
Процесс создания
Создает изображение лица на основе обучающих данных, постепенно улучшая
Изображение создается из случайного шума путем постепенного удаления
качество генерации.
«лишней» информации по текстовому описанию.
Дискриминатор
Популярные модели
Оценивает реалистичность и учится отличать сгенерированное изображение от
Midjourney, DALL-E, Kandinsky, Stable Diffusion — лидеры в создании
настоящего фото.
фотореалистичных портретов.
Принцип: Состязательное обучение — две сети совершенствуют друг друга.
Принцип: Обратный процесс диффузии — из хаоса к порядку.
Главный вывод
ИИ не понимает анатомию и физику света. Он копирует статистические закономерности из обучающих данных, но не осознает принципы симметрии,
перспективы и физические свойства материалов. Именно это создает систематические ошибки, видимые при внимательном рассмотрении.
Источники: Goodfellow I. «Generative Adversarial Networks», Вехов В.Б. «Основы криминалистического исследования цифровых изображений»

6.

ГЛАВА 1
Где нейросеть ошибается?
Визуальные уязвимости ИИ при генерации портретов
ГЛАЗА
ОЧКИ И СЕРЬГИ
Блики (отражения света) в левом и правом глазу часто имеют разную форму,
Асимметрия аксессуаров: дужки очков имеют разную форму или толщину,
размер или положение. В некоторых случаях блик может полностью
серьги отличаются дизайном слева и справа, застежки расположены
отсутствовать в одном из глаз.
несимметрично.
Проверка: увеличить фото и сравнить отражения в зрачках
ФОН
Проверка: сравнить левую и правую стороны лица
ЗУБЫ
«Плывущие» линии и артефакты: фон за головой имеет эффект масляной
Нереалистичная структура: зубы выглядят как сплошная белая полоса без
живописи, пряди волос сливаются с фоном неестественным образом, линии
анатомических промежутков между резцами, неправильное количество
объектов искривлены.
зубов, нереалистичная форма.
Проверка: увеличить область за волосами и плечами
Проверка: при улыбке проверить детализацию зубного ряда
Ключевой принцип: Нейросеть копирует внешний вид, но не понимает физическую сущность объектов. Ищите логические несоответствия!

7.

ГЛАВА 2
Проверка на практике
Методика исследования и анализ результатов
Выборка
10
Инструмент
Группа А
Визуальный осмотр
Реальные фото (Unsplash, личные)
Систематическая проверка по разработанным
критериям
Группа Б
10
Дипфейки (Midjourney v7, Kandinsky 3.1,
ThisPersonDoesNotExist)
Область глаз и блики
Симметрия украшений
Текстура фона
Увеличение 200-300%
Надписи и текст
Стандартная программа просмотра фото (без спец
ПО)
Итого: 20 фотографий
85%
Анализ
Анатомические детали
Результаты исследования
точность
17
9/10
8/10
из 20 определены верно
дипфейков выявлено
реальных фото верно
Вывод: Разработанный алгоритм показал точность 85%, что превышает прогнозируемый результат (75%). Чек-лист эффективен для практического
применения.

8.

ГЛАВА 2
Алгоритм «СТОП-ДИПФЕЙК»
Разработанный чек-лист для распознавания AI-фотографий
Действие
На что смотреть?
Вердикт (подозрение на
дипфейк)
1
Увеличить фото
в 2-3 раза
Текстура кожи, поры, мелкие детали
Эффект пластика или
акварели
2
«Правило блика»
Световые точки (отражения) в зрачках
Разная форма или
отсутствие блика
3
Симметрия
аксессуаров
Серьги, очки, воротник, украшения
Разная форма правой
и левой части
4
Зубы
Центральная линия резцов при улыбке
Сплошная белая
пластина без щелей
5
Фон за волосами
Просветы между прядями, линии объектов
«Мыльный» фон,
сломанные линии
6
Текст на одежде
Любые буквы, цифры, символы
Нечитаемые символы
(глитч)
Шаг
Критерий принятия решения
2 и более совпадения = высокая вероятность дипфейка. При обнаружении нескольких признаков рекомендуется дополнительная проверка через обратный
поиск изображения или запрос оригинала.

9.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Выводы исследования
Рекомендации
Цель достигнута
Алгоритм «СТОП-ДИПФЕЙК» разработан и успешно
апробирован на выборке из 20 фотографий с точностью 85%.
Использовать разработанный чек-лист при получении
подозрительных фото в социальных сетях, мессенджерах и на сайтах
знакомств.
Рекомендуется для уроков ОБЖ и информатики
Гипотеза подтверждена
Системные ошибки ИИ в симметрии являются ключом к
разоблачению дипфейков. Нейросети копируют, но не
понимают анатомию.
Перспективы
Исследование метаданных (EXIF) фотографий
Переход к анализу коротких видео (Deepfake Video)
Разработка браузерного расширения для проверки
Образовательная ценность: Проект формирует навыки критического мышления и цифровой гигиены, необходимые в современном
информационном обществе.

10.

ИСТОЧНИКИ
Список литературы
1
Вехов В.Б. Основы криминалистического исследования цифровых изображений. — М.: Юрайт, 2024. — 187 с.
Учебное пособие по методам анализа цифровых фото
2
Goodfellow I. Generative Adversarial Networks // Communications of the ACM. — 2020. — Vol. 63, № 11. — P. 139-144.
Фундаментальная работа о GAN-технологиях
3
Боровиков А.П. Уязвимости генеративных нейросетей при создании портретов // Цифровая криминалистика. — 2025. — № 4. — С. 45-58.
Анализ типичных ошибок в AI-генерации лиц
4
Аналитический отчет Лаборатории Касперского «Компьютерное зрение и дипфейки», 2025. — 32 с.
Современные методы детекции дипфейков
5
This Person Does Not Exist: Random Face Generator [Электронный ресурс]. — URL: https://thispersondoesnotexist.com (дата обращения: 15.03.2026).
Генератор случайных лиц на основе StyleGAN
Примечание: Дополнительно использовались материалы Sumsub Report 2025, документация Midjourney v7 и Stable Diffusion.

11.

ПРИЛОЖЕНИЕ
Наглядное сравнение
Примеры различий между реальным фото и дипфейком
РЕАЛЬНОЕ ФОТО
ДИПФЕЙК
Снято на камеру
AI-генерация
Симметричные круглые блики
Блики разной формы
Отражения света в обоих глазах имеют одинаковую форму, размер и
Левый глаз не имеет форму круга, правый имеет jpeg шум. В некоторых
положение, что соответствует физическим законам оптики.
случаях блик в одном глазу может полностью отсутствовать.
Важно: Разница видна только при увеличении в 2-3 раза! При обычном просмотре оба изображения выглядят одинаково реалистично.
Используйте стандартную программу просмотра фото для увеличения.

12.

СПАСИБО
ЗА ВНИМАНИЕ!
Тришин Д.А., 10 класс
Руководитель: Браун В.А.
2026 год