VisionLabs усовершенствовала систему распознавания дипфейков
Компания VisionLabs модернизировала систему распознавания дипфейков. Теперь она не только выявляет поддельные фото и видео, но и определяет ИИ-инструмент их создания.
Алгоритм различает 4 вида подделок. Это замена лица, полностью сгенерированное лицо, перенос мимики и синхронизация губ. В числе распознаваемых сервисов – Nano Banana, Higgsfield AI и Veo. Речь идёт о развитии уже существующей технологии. Обновление заключается в возможности классифицировать подделку и определить инструмент её генерации.
Элемент инфраструктуры доверия
Работа VisionLabs представляет собой прикладное развитие существующего решения, важное для рынков ИИ, кибербезопасности, биометрии и финтеха. Обновление призвано снизить риск мошенничества и стать дополнительным инструментом проверки видео. Заявленная в тестах точность 99,3% на практике зависит от качества записей и обновления алгоритмов. Для России решение важно как элемент цифрового суверенитета и инфраструктуры доверия. Его можно применять вне зависимости от зарубежных сервисов и усиливать защиту биометрии.
Актуальность направления растёт. В первом квартале 2025 года было выявлено 61 уникальное дипфейк-видео и около 2,3 тыс. копий. Это 67% от объема 2024 года и в 2,6 раза больше уровня 2023. На глобальном уровне такие технологии помогают атрибутировать контент, хотя универсальных детекторов пока нет.
Первичная апробация
На внутреннем рынке перспектива обновления – в интеграции технологии в корпоративные процессы. Технология применима в банках и страховых компаниях для защиты дистанционных операций, в видеосвязи для выявления подмены участников, в СМИ и соцсетях – для проверки контента, а также в HR и госсистемах. До этого VisionLabs внедряла систему в отечественных и иностранных финансовых организациях, а также интегрировала её в МТС ID KYC (платформа для удалённой идентификации клиентов) и сервисы видеосвязи.
Экспортный потенциал связан с рынками СНГ, Ближнего Востока и Азии, где у наших разработчиков уже есть партнеры. VisionLabs сообщала о применении технологии в банках Казахстана, Узбекистана и Кыргызстана. Это указывает на пройденную первичную апробацию. Основные модели – лицензирование ПО, интеграция в системы удаленной идентификации и видеосвязи, предоставление через API и облачные сервисы.
Главным преимуществом остаётся возможность определять способ создания дипфейка. Ограничениями служат быстрые изменения генеративных моделей, требования к персональным данным в разных странах и конкуренция с международными игроками.
Развитие регулирования дипфейков
Детекторы дипфейков развиваются в России поэтапно. В 2023 году VisionLabs представила первую версию технологии для выявления подмены лица, мимики и полностью сгенерированных изображений, в 2024 оформила её в продукт Deepfake Detection и начала внедрение в банках, сервисах идентификации и видеосвязи. Похожие решения разрабатывались в научной среде, включая проект СПб ФИЦ РАН.
В 2025 году появились специализированные инструменты для видеоконференций («Контур.Толк») и мультимодальные решения с объединением аудио- и видеодетекции (MWS совместно с VisionLabs). В 2026 году на рынок вышел сервис KodikScan от «Архитех ИИ». Он анализирует контент и заявляет возможность определения модели генерации, частично конкурируя с обновлением VisionLabs.
В мире развитие регулирования дипфейков ускорилось с 2022 года, когда Intel представила детектор FakeCatcher. Он анализировал изменения цвета кожи и работал в реальном времени с точностью до 96%. В 2023 году Китай ввёл обязательную маркировку синтетического контента и ограничил его распространение без согласия человека. В 2024 году крупные платформы стали массово внедрять маркировку ИИ-контента, объединяя автоматическое распознавание и метаданные. В 2024–2025 годах исследования на базе реальных данных (Deepfake-Eval-2024) выявили, что точность детекторов часто снижается при работе с контентом из соцсетей.
Мультимодальный анализ
Разработка VisionLabs сигнализирует о переходе от выявления дипфейков к их классификации и атрибуции. Это повышает прикладную ценность для банков, ИБ-служб, СМИ и госсектора. В ближайшие годы такие решения должны стать встроенной функцией систем дистанционной идентификации, видеосвязи и антифрода, работая в фоновом режиме. Ключевым направлением станет мультимодальный анализ с одновременной проверкой видео, голоса, текста и метаданных.
Заявленную точность 99,3% можно рассматривать как результат внутренних тестов, потому что без независимой проверки она не отражает универсальную эффективность. Конкурентоспособность зависит от скорости обновления моделей, а экспортные перспективы рассматриваются в финансовом секторе СНГ, где решения VisionLabs уже частично внедрены.
