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Interessant wäre gewesen...

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  1. Interessant wäre gewesen...

    Autor: kendon 17.06.19 - 16:08

    ...zu erfahren woran das Tool die Manipulation erkennt. Sicherlich ist das zu einem gewissen Grad eine Art Betriebsgeheimnis, aber hätte man es nicht für den Laien grob umreissen können?

  2. Re: Interessant wäre gewesen...

    Autor: wasAuchImmerDuMichAuch 17.06.19 - 16:29

    Da das ein neuronales netz erledigt dürfte es schwer werden das festzustellen.

  3. Re: Interessant wäre gewesen...

    Autor: burzum 17.06.19 - 16:33

    kendon schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > ...zu erfahren woran das Tool die Manipulation erkennt. Sicherlich ist das
    > zu einem gewissen Grad eine Art Betriebsgeheimnis, aber hätte man es nicht
    > für den Laien grob umreissen können?

    Es dürfte charateristische Merkmale was Verteilung und Farbe angeht bei den Filtern und Werkzeugen geben. Die sind ja von einem statischen Code erzeugt, der damit, logischerweise, auch immer wieder die gleichen Muster erzeugen wird. Das Netzwerk erkennt die aber. Daher reicht auch das Wechseln des Programms oder einfach noch weitere Tools zu verwenden um diesen sehr speziellen Unterschied für dieses Netzwerk nicht mehr "sichtbar" zu machen.

    Ash nazg durbatulûk, ash nazg gimbatul, ash nazg thrakatulûk agh burzum-ishi krimpatul.

  4. Re: Ungenauer Titel

    Autor: platoxG 17.06.19 - 17:50

    Das Problem bei solchen DNNs ist, dass man oftmals nicht so ganz genau sagen kann, was man eigentlich trainiert hat. In diesem konkreten Fall hat man dem DNN beigebracht die Anwendung des Photoshop-Wrap-Filters zu erkennen (und voraussichtlich auch noch mit der zusätzlichen Einschränkung auf/bei Portraitfotos). Dies ist durchaus grundverschieden von einer so allgemeinen Aussage wie "die Erkennung manipulierter Portraitfotos".
    Das DNN könnte bereits eine deutlich schlechtere Erkennungsleistung zeigen, wenn der Wrap-Filter einer anderen Applikation zur Anwendung kommt, einfach weil dessen Wrap-Implementation etwas anders arbeitet.
    Ebenso könnte die Erkennungsleistung deutlich abfallen, wenn man nur noch gesichtsähnliche Motive analysiert, bspw. Tier-"Gesichter", die mit dem Photoshop-Filter manipuliert wurden. Hier könnte ich mir durchaus einen signifikanten Erkennungsabfall vorstellen, das DNN würde aber wahrscheinlich immer noch zuverlässiger erkennen, als ein Mensch (bei subtilen Änderungen), weil es speziell auf den Photoshop-Filter trainiert wurde.
    Bei der Anwendung des Filters auf völlig andere Motive oder auch wenn ein Bearbeiter die umfangreiche Photoshop-Palette exklusive des Wrap-Filters zur Bildmanipulation anwendet, dürfte das DNN dagegen vollkommen versagen.

    Beispielsweise ein von Forschern untersuchtes System, das vor einigen Jahren mehrere internationale Wettbewerbe zur Klassifikation von Bildern gewonnen hatte, "beurteilte" Fotos oder vergleichbare Darstellungen vorwiegend anhand des Kontextes. Es ordnete etwa Bilder der Kategorie "Schiff" zu, wenn viel Wasser zu sehen war. Auf einen "Zug" schloss es, wenn Schienen vorhanden waren. Die eigentliche Aufgabe, Gegenstände oder Tiere zu erkennen, hat dieser Algorithmus nach Ansicht der Forscher aber nicht gelöst.

    Das korrekte Training von DNNs ist ein hochkomplexes Thema, bei dem sich sehr viele Fehler machen lassen und die hier gezeigte Lösung weist eher eine hochspezifische Erkennungs- und Undo-Funktion aus ...
    Das tatsächliche Problem am Ende ist jedoch, dass sich Entscheider und Anwender dieser Probleme oftmals nicht bewußt sind und dann so ein System in senbiblen Bereichen installiert wird.
    Man denke nur an den Report in 2016, der eine systematische Benachteiligung von Afroamerikanern im amerikanischen Justizsystem aufzeigte. Hier wurden rund um den Strafvollzug Algorithmen genutzt, die u. a. eine Rückfallgefahr angeben sollten und wie sich im Nachhinein zeigte, haben diese Algorithmen und Systeme Farbige grundsätzlich schlechter bewertet. Entsprechende Tools zur Risikobewertung flossen bspw. ein in Kalkulationen zur Festlegung von Kautionen oder Strafhöhen oder zu Entscheidungen bzgl. einer vorzeitigen Haftentlassung.

  5. Re: Interessant wäre gewesen...

    Autor: gfa-g 18.06.19 - 00:48

    wasAuchImmerDuMichAuch schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > Da das ein neuronales netz erledigt dürfte es schwer werden das
    > festzustellen.

    Mittlerweile gibt es durchaus Techniken mit denen man die Features die herangezogen werden extrahieren kann.

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