Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma

Authors: BAŞ, Mahmut Hilmi; ŞENOL, Ahmet;

Derin Kurgu (Deepfake) Araçları ile Üretilen Resimlerin Adli Analizi ve Derin Kurgu Tespiti Üzerine Nicel Bir Çalışma

Abstract

Today's technology pushes the limits of imagination and takes its place in a large part of our lives with fast and accessible devices. Technological growth provides great convenience to people in many areas. However, considering the speed and quantity of social media and technology reaching individuals, the impact of this technological acceleration on individuals and societies is increasing day by day. In addition to the material and moral benefits provided by social media and technology, adverse situations such as manipulated images, videos, sounds, fake news and other cyber-crimes may also be encountered. Therefore, it is important to be aware that artifacts left in the virtual world can be used by malicious individuals. This study is a methodologically quantitative study implemented in the 2022-2023 academic year. The study group of the research consists of a total of 120 participants who work in the field of computer forensics (60 participants) and those who are not computer forensic experts (60 participants). The data collection tools of the research are the socio-demographic form and the "True False Test" developed by the researcher, which consists of 30 items to measure deepfake detection skills. According to some results of the research, the correct detection rate is lower in photographs taken through the Swapface deep editing program. It has been observed that deep editing photographs made through the Swapface program are more successful than deep editing photographs made with the Face Swapper program. It has been determined that it is not easy to detect photographs created with deep editing technology with the naked human eye and that some tools must be used.

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.

Keywords

Forensic Evaluation, Inference and Statistics, Adli Değerlendirme, Çıkarım ve İstatistik, Adli bilişim;deepfake;makine öğrenmesi;manipülasyon;siber güvenlik;yapay zekâ., Forensics;deepfake;machine learning;manipulation;cyber security;artificial intelligence

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Upload OA version
Are you the author of this publication? Upload your Open Access version to Zenodo!
It’s fast and easy, just two clicks!