طور باحثون من وكالة العلوم الوطنية الأسترالية، وجامعتي الاتحاد الأسترالية والمعهد الملكي للتكنولوجيا في ملبورن تقنية جديدة «RAIS» تُحسن من دقة اكتشاف التسجيلات الصوتية العميقة، في خطوة تُعزز أدوات مكافحة التزييف الصوتي المتنامي عالمياً. وصُممت التقنية، المسماة «التدريب باستخدام أخذ العينات المساعدة المستنيرة»، للكشف عن المقاطع الصوتية المولدة بالذكاء الاصطناعي والمستخدمة في جرائم الإنترنت، مثل تجاوز أنظمة المصادقة البيومترية الصوتية، وانتحال الهوية، ونشر التضليل. وتعتمد RAIS على اختيار ذكي ومدعوم بشبكة تولد علامات مساعدة لكل عينة صوتية، ما يسمح بتحديد مجموعة صغيرة ومتنوعة من الأمثلة السابقة للاحتفاظ بها أثناء التدريب، دون أن ينسى النظام أنماط التزييف العميق القديمة مع تعلمه للأنماط الجديدة. وقالت د. كريستين المشاركة بالدراسة من المعهد:«الهدف هو تطوير أنظمة قادرة على التكيف مع أنواع التزييف الصوتي المستحدثة دون الحاجة لإعادة التدريب من الصفر، مؤكدة أن التقنية الجديدة تمكن الذكاء الاصطناعي من تمييز التزييفات الحديثة دون فقدان المعرفة السابقة». وحققت RAIS، أدنى معدل خطأ متوسط بلغ 1.95%، متفوقةً على أساليب الكشف الأخرى، فيما يظل كودها مفتوح المصدر متاحاً على منصة GitHub. وأوضح الباحثون، أن النظام يُساعد على تذكر ما تعلمه والتكيف مع الهجمات الجديدة، ما يقلل خطر النسيان ويعزز قدرة الاكتشاف المستمر. ويُتوقع أن يُرسي نظام RAIS معياراً جديداً للكفاءة والموثوقية في مواجهة التزييف الصوتي العميق، مع الحفاظ على فعاليته مع تطور الهجمات وتعقدها بمرور الوقت.
