65 Quiz: Ενότητα 10 (10.2.3)- Αρνητικές Επιπτώσεις των GANs

Αρνητικές Επιπτώσεις των GANs

Χρόνος: 20:00

Σκορ: 0 / 15

1. Ποια είναι η βασική αρνητική δυνατότητα των GANs που τα καθιστά «όπλο» στα χέρια κακόβουλων φορέων;

Η ταχύτητα στην επεξεργασία μεγάλων βάσεων δεδομένων. Η ικανότητα δημιουργίας ρεαλιστικού περιεχομένου από το μηδέν. Η υψηλή υπολογιστική τους απαίτηση. Η συμβολή τους στην ιατρική απεικόνιση.

Η πρωταρχική αρνητική συνέπεια προέρχεται από την ικανότητα των GANs να δημιουργούν **απόλυτα ρεαλιστικό, συνθετικό περιεχόμενο** (deepfakes, πλαστές ταυτότητες).

2. Ποια μορφή απάτης διευκολύνεται από τους εξελιγμένους αλγορίθμους GAN που παράγουν φωνές που μοιάζουν απόλυτα με πραγματικά πρόσωπα;

Deepfake παραπληροφόρηση. Οικονομικές απάτες μέσω phishing email. Εξαπάτηση μέσω τηλεφωνικών επιθέσεων. Παράκαμψη αναγνώρισης προσώπου.

Η συνθετική φωνή υψηλής πιστότητας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για **τηλεφωνικές απάτες**, όπου ο δράστης υποδύεται γνωστό πρόσωπο για να αποσπάσει χρήματα ή πληροφορίες.

3. Με ποιον τρόπο απειλούν τα GANs τα συστήματα αναγνώρισης προσώπου;

Δημιουργώντας ψευδείς αναφορές σφαλμάτων στα συστήματα. Δημιουργώντας ψηφιακά πρόσωπα που ξεγελούν ακόμα και τα πιο σύγχρονα συστήματα αναγνώρισης. Χρησιμοποιώντας αδύναμους κωδικούς πρόσβασης. Καταστρέφοντας τους αισθητήρες αναγνώρισης.

Τα GANs μπορούν να δημιουργήσουν **πλαστές ταυτότητες** και **συνθετικά πρόσωπα** που είναι τόσο ρεαλιστικά ώστε να παρακάμπτουν τα βιομετρικά συστήματα αναγνώρισης προσώπου.

4. Ποιος είναι ο κύριος τομέας που επηρεάζεται από τη δημιουργία ψευδών βίντεο πολιτικών ή δημόσιων προσώπων (deepfake παραπληροφόρηση);

Η εμπορική διαφήμιση. Η κοινή γνώμη και η πολιτική προπαγάνδα. Η εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Η διαχείριση συστημάτων ασφαλείας.

Η **deepfake παραπληροφόρηση** στοχεύει άμεσα στη χειραγώγηση της **κοινής γνώμης** και στην **πολιτική προπαγάνδα**, μέσω ψευδών δηλώσεων.

5. Ποια κατηγορία ελέγχων ασφαλείας απειλείται όταν τα GANs δημιουργούν πλαστά βιομετρικά δεδομένα;

Οι έλεγχοι κωδικών πρόσβασης (passwords). Οι βιομετρικοί έλεγχοι (π.χ. εικόνες, φωνητική αναγνώριση). Οι έλεγχοι ταυτότητας δύο παραγόντων (2FA). Οι έλεγχοι φυσικής πρόσβασης (π.χ. κλειδαριές).

Τα GANs μπορούν να παρακάμψουν **βιομετρικούς ελέγχους** (biometric controls) δημιουργώντας εικόνες ή φωνητικά δεδομένα που μιμούνται νόμιμους χρήστες.

6. Ποιο μέτρο αντίδρασης αναπτύσσουν οι κυβερνήσεις και οι τεχνολογικές εταιρείες για την ανίχνευση deepfake περιεχομένου;

Την πλήρη απαγόρευση της χρήσης GANs. Την ανάπτυξη anti-GAN detection models. Τη χρήση μόνο συμβατικών τεχνικών ανάλυσης εικόνας. Την ενθάρρυνση της διάδοσης ψευδών πληροφοριών.

Αναπτύσσονται **anti-GAN detection models** (μοντέλα ανίχνευσης deepfake) που χρησιμοποιούν και αυτά μηχανική μάθηση για τον εντοπισμό αλλοιώσεων.

7. Γιατί τα anti-GAN detection models χρησιμοποιούνται για την ανίχνευση αλλοιώσεων στις εικόνες και τα βίντεο;

Για να δημιουργήσουν ακόμα πιο ρεαλιστικά deepfakes. Για να εντοπίζουν ίχνη της γεννητικής διαδικασίας του GAN. Για να παράγουν συνθετική φωνή. Για να ενισχύουν την πολιτική προπαγάνδα.

Τα μοντέλα αυτά ψάχνουν για χαρακτηριστικά μοτίβα ή **"τεχνουργήματα"** (artifacts) που αφήνει η διαδικασία του GAN κατά τη σύνθεση του περιεχομένου.

8. Σύμφωνα με το κείμενο, ποιος παράγοντας πρέπει να λαμβάνεται υπόψη κατά την επιλογή μιας τεχνολογίας, καθιστώντας τα GANs όχι πάντα τη βέλτιστη λύση;

Μόνο η ταχύτητα και η υψηλή ποιότητα. Η έλλειψη εναλλακτικών μεθόδων. Ο βαθμός ελέγχου που απαιτείται και η ηθική διάσταση της χρήσης της. Η απαίτηση για εκτεταμένες πραγματικές βάσεις δεδομένων.

Η **ηθική διάσταση** και ο **βαθμός ελέγχου** είναι κρίσιμοι παράγοντες που ενδέχεται να οδηγήσουν στην επιλογή εναλλακτικών τεχνολογιών αντί των GANs.

9. Για ποιες περιπτώσεις τα GANs παραμένουν η πιο επιθυμητή επιλογή, παρά τις αρνητικές τους επιπτώσεις;

Για εφαρμογές που απαιτούν πλήρη έλεγχο και αξιοπιστία. Για περιπτώσεις που απαιτούν ταχύτητα, υψηλή ποιότητα και δημιουργικότητα στη σύνθεση δεδομένων. Για την ανίχνευση καρκινικών όγκων με CNNs. Για την εφαρμογή του Neural Style Transfer.

Τα GANs είναι η πιο αποτελεσματική τεχνολογία για τη δημιουργία συνθετικού περιεχομένου, ιδιαίτερα σε εφαρμογές που δίνουν έμφαση στην **ταχύτητα** και την **αισθητική ποιότητα**.

10. Ποια είναι μία από τις μεγαλύτερες απειλές της εποχής μας που σχετίζεται με τα GANs, καθιστώντας επιτακτική την ανάγκη για ρύθμιση;

Η έλλειψη υπολογιστικής ισχύος στα σύγχρονα συστήματα. Η απουσία ελέγχου στην παραγωγή deepfakes και ψευδών δεδομένων. Η αποκλειστική χρήση τους στην ιατρική. Η υπερβολική τους ακρίβεια στην ανάλυση δεδομένων.

Η **έλλειψη ελέγχου** (ή απουσία ελέγχου) στη δημιουργία **πλαστών πληροφοριών** μέσω deepfakes είναι η κύρια απειλή που απαιτεί νομοθετική και τεχνολογική ρύθμιση.

11. Εκτός από την παραπληροφόρηση και την παραβίαση της κυβερνοασφάλειας, ποιες είναι τρεις συγκεκριμένες εγκληματικές δραστηριότητες για τις οποίες μπορούν να αξιοποιηθούν τα GANs, σύμφωνα με το κείμενο;

Βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης (SEO), κρυπτογράφηση δεδομένων και ανάλυση κειμένου. Εκβιασμοί, πολιτική προπαγάνδα και οικονομικές απάτες/επιθέσεις phishing. Δημιουργία κρυπτονομισμάτων, ανάπτυξη ιατρικών διαγνώσεων και βελτίωση τηλεπικοινωνιών. Αυτοματοποίηση εργοστασίων, διαχείριση αποθεμάτων και λογιστική.

Το κείμενο αναφέρει ρητά τον εκβιασμό, την πολιτική προπαγάνδα, τις οικονομικές απάτες και τις επιθέσεις phishing ως πιθανές αξιοποιήσεις του ψεύτικου περιεχομένου που δημιουργείται από GANs.

12. Ποιο εργαλείο χρησιμοποιούν τα ίδια τα anti-GAN detection models για να εντοπίσουν αλλοιώσεις στις εικόνες και τα βίντεο;

Κρυπτογραφία δημόσιου κλειδιού. Μηχανική Μάθηση (Machine Learning). Τεχνικές υδατογραφήματος (Watermarking). Συμβατικές τεχνικές αναγνώρισης μοτίβων.

Το κείμενο αναφέρει ότι τα anti-GAN detection models χρησιμοποιούν και τα ίδια **μηχανική μάθηση** για να εντοπίζουν αλλοιώσεις.

13. Τι είναι αυτό που εντοπίζουν τα anti-GAN detection models στις εικόνες και τα βίντεο;

Την αυθεντική υπογραφή του δημιουργού. Τις αλλοιώσεις (πλαστά ίχνη) που προκαλεί η δημιουργία από GANs. Τον κρυπτογραφικό κώδικα του αρχείου. Τις αλλαγές στο μέγεθος του αρχείου.

Τα μοντέλα ανίχνευσης χρησιμοποιούνται για να εντοπίσουν **αλλοιώσεις** στις εικόνες και τα βίντεο, δηλαδή ενδείξεις ότι το περιεχόμενο έχει παραποιηθεί από ένα GAN.

14. Ποιο χαρακτηριστικό των GANs καθιστά την ανάγκη για ανίχνευση και ρύθμιση της τεχνολογίας επιτακτική;

Η μεγάλη τους υπολογιστική ισχύς. Η απουσία ελέγχου στην παραγωγή deepfakes και ψευδών δεδομένων. Η υψηλή τους αποτελεσματικότητα στη δημιουργία περιεχομένου. Το γεγονός ότι είναι εναλλακτική τεχνολογία σε άλλες μεθόδους.

Η απουσία ελέγχου στην παραγωγή deepfakes και ψευδών δεδομένων αναφέρεται ως μία από τις μεγαλύτερες απειλές της εποχής μας, καθιστώντας αναγκαία τη ρύθμιση.

15. Παρά τους κινδύνους, ποιο είναι το κύριο πεδίο όπου τα GANs θεωρούνται η πιο αποτελεσματική τεχνολογία;

Η ανάπτυξη κρυπτογραφικών αλγορίθμων. Η διαχείριση βάσεων δεδομένων. Η δημιουργία συνθετικού περιεχομένου. Η παρακολούθηση δικτύων.

Το κείμενο δηλώνει ότι τα GANs είναι η πιο αποτελεσματική τεχνολογία για τη **δημιουργία συνθετικού περιεχομένου**, παρόλο που παρουσιάζουν προκλήσεις στην ασφάλεια και την ηθική τους χρήση.