Đề án tốt nghiệp Thạc sĩ: Nghiên cứu, ứng dụng phương pháp học sâu vào phát hiện ảnh Deepfake

Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học sâu (Deep Learning) đã mở ra kỷ nguyên mới cho thị giác máy tính, nhưng đồng thời cũng kéo theo những thách thức phức tạp. Nổi bật trong số đó là công nghệ Deepfake, có khả năng tạo ra hình ảnh và video giả mạo với độ chân thực đáng kinh ngạc, gây khó khăn trong việc phân biệt với nội dung thật. Tình trạng này đặt ra những mối đe dọa nghiêm trọng về an ninh thông tin, quyền riêng tư, và tiềm ẩn nguy cơ lừa đảo, phát tán tin giả. Trước bối cảnh đó, việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp hiệu quả để phát hiện ảnh Deepfake trở thành yêu cầu cấp thiết, nhằm bảo vệ tính xác thực của thông tin số và giảm thiểu tác động tiêu cực của công nghệ này.

Nghiên cứu sinh, học viên cao học, các nhà khoa học và kỹ sư trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, Học sâu, Thị giác máy tính và An ninh mạng; các chuyên gia truyền thông, báo chí quan tâm đến vấn đề chống tin giả và Deepfake.

Đề án này tập trung nghiên cứu chuyên sâu về các phương pháp học sâu nhằm giải quyết bài toán phát hiện ảnh Deepfake, một vấn đề ngày càng cấp bách trong kỷ nguyên số. Công trình bắt đầu bằng việc tổng quan về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học sâu, đồng thời làm rõ cách công nghệ Deepfake, được tạo ra bởi các mô hình như GANs, đã trở thành công cụ tiềm ẩn nhiều nguy cơ đối với an ninh thông tin và đạo đức xã hội. Tiếp đó, nghiên cứu đi sâu vào các đặc điểm nhận dạng của ảnh Deepfake và đánh giá các phương pháp học sâu tiên tiến, bao gồm các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và Transformer, trong việc phát hiện các dấu hiệu giả mạo tinh vi. Đề án đề xuất và triển khai một giải pháp sử dụng học sâu, bao gồm việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu, xây dựng và thử nghiệm các mô hình như ResNet-50, Swin Transformer và EfficientNet. Kết quả thử nghiệm được phân tích kỹ lưỡng thông qua các tiêu chí đánh giá hiệu năng để xác định mô hình tối ưu. Giá trị ứng dụng của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp một giải pháp hiệu quả cho việc phát hiện ảnh Deepfake, góp phần quan trọng vào việc bảo vệ tính toàn vẹn của nội dung số, chống lại tin giả và tăng cường an ninh mạng trong nhiều lĩnh vực như báo chí, truyền thông và pháp lý.