EN
TR
Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma
Öz
Günümüz teknolojisi hayal gücünün sınırlarını zorlayarak hızlı ve ulaşılabilir cihazlarla yaşantımızın büyük bir bölümünde yerini almaktadır. Teknolojik büyüme birçok alanda insanlara büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Ancak, sosyal medyanın ve teknolojinin bireylere ulaşma hızı ve niceliği göz önüne alındığında, bu teknolojik ivmenin bireyler ve toplumlar üzerindeki etkisi her geçen gün artmaktadır. Sosyal medya ve teknolojinin sağladığı maddi ve manevi faydaların yanı sıra, manipüle edilmiş resimler, videolar, sesler, sahte haberler ve diğer siber suçlar gibi aksi durumlarla da karşılaşılabilmektedir. Bu nedenle, sanal dünyada bırakılan kalıntıların kötü niyetli kişiler tarafından kullanılabileceği konusunda bilinçli olmak önemlidir. Bu çalışma, 2022-2023 eğitim-öğretim yılında uygulanmış, metodolojik açıdan nicel bir çalışmadır. Araştırmanın çalışma grubu, adli bilişim alanında çalışan (60 katılımcı) ve adli bilişimci olmayan (60 katılımcı) toplam 120 katılımcıdan oluşmaktadır. Araştırmanın veri toplama araçları, sosyo-demografik form ve araştırmacı tarafından geliştirilen ve derin kurgu (deepfake) tespit becerisini ölçmek için 30 maddeden oluşan "Doğru Yanlış Testi"dir. Araştırmanın bazı sonuçlarına göre, Swapface derin kurgu yapma programı vasıtasıyla yapılan fotoğraflarda doğru tespit oranı daha düşüktür. Swapface programı vasıtasıyla yapılan derin kurgu fotoğraflarının, Face Swapper programıyla yapılan derin kurgu fotoğraflarına göre daha başarılı olduğu görülmüştür. Derin kurgu teknolojisiyle oluşturulan fotoğrafların tespit edilmesinde çıplak insan gözüyle tespitin kolay olmadığı, birtakım araçların kullanılması gerektiği belirlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- A. Rossler, D. Cozzolino, L. Verdoliva, C. Riess, J. Thies, ve M. Niessner, “FaceForensics++: Learning to detect manipulated facial images”, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, c. 2019-Octob, ss. 1–11, 2019, doi: 10.1109/ICCV.2019.00009.
- I. Goodfellow vd., “Generative adversarial networks”, Communications of the ACM, c. 63, sayı 11, ss. 139–144, 2020, doi: 10.1145/3422622.
- Y. Li, X. Yang, P. Sun, H. Qi, ve S. Lyu, “Celeb-DF: A Large-Scale Challenging Dataset for DeepFake Forensics”, Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, ss. 3204–3213, 2020, doi: 10.1109/CVPR42600.2020.00327.
- L. Jiang, R. Li, W. Wu, C. Qian, ve C. C. Loy, “Deeperforensics-1.0: A large-scale dataset for real-world face forgery detection”, Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, ss. 2886–2895, 2020, doi: 10.1109/CVPR42600.2020.00296.
- M. Taeb ve H. Chi, “Comparison of Deepfake Detection Techniques through Deep Learning”, Journal of Cybersecurity and Privacy, c. 2, sayı 1, ss. 89–106, 2022, doi: 10.3390/jcp2010007.
- E. Şafak ve N. Barışçı, “Hafif Evrişimsel Sinir Ağları Kullanılarak Sahte Yüz Görüntülerinin Tespiti”, El-Cezeri Fen ve Mühendislik Dergisi, c. 2022, sayı 4, ss. 1282–1289, 2022, doi: 10.31202/ecjse.1133527.
- M. Westerlund, “The emergence of deepfake technology: A review”, Technology Innovation Management Review, c. 9, sayı 11, ss. 39–52, 2019, doi: 10.22215/TIMREVIEW/1282.
- P. Korshunov ve S. Marcel, “DeepFakes: a New Threat to Face Recognition? Assessment and Detection”, ss. 1–5, 2018, . Available at: http://arxiv.org/abs/1812.08685
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Adli Değerlendirme, Çıkarım ve İstatistik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Eylül 2023
Gönderilme Tarihi
24 Ağustos 2023
Kabul Tarihi
25 Eylül 2023
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2023 Cilt: 35 Sayı: 2
APA
Baş, M. H., & Şenol, A. (2023). Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 35(2), 97-118. https://izlik.org/JA47HS47FB
AMA
1.Baş MH, Şenol A. Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2023;35(2):97-118. https://izlik.org/JA47HS47FB
Chicago
Baş, Mahmut Hilmi, ve Ahmet Şenol. 2023. “Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma”. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 35 (2): 97-118. https://izlik.org/JA47HS47FB.
EndNote
Baş MH, Şenol A (01 Eylül 2023) Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 35 2 97–118.
IEEE
[1]M. H. Baş ve A. Şenol, “Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma”, Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 35, sy 2, ss. 97–118, Eyl. 2023, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA47HS47FB
ISNAD
Baş, Mahmut Hilmi - Şenol, Ahmet. “Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma”. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 35/2 (01 Eylül 2023): 97-118. https://izlik.org/JA47HS47FB.
JAMA
1.Baş MH, Şenol A. Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2023;35:97–118.
MLA
Baş, Mahmut Hilmi, ve Ahmet Şenol. “Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma”. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, c. 35, sy 2, Eylül 2023, ss. 97-118, https://izlik.org/JA47HS47FB.
Vancouver
1.Mahmut Hilmi Baş, Ahmet Şenol. Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma. Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi [Internet]. 01 Eylül 2023;35(2):97-118. Erişim adresi: https://izlik.org/JA47HS47FB