Защита от
Deepfake
Мобильное приложение, которое отличает реальные фотографии от сгенерированных нейросетями. Анализ за 8 секунд, точность 92%, без обучения собственной модели.
Приложение использует ваш персональный ключ Anthropic для прямого обращения к Claude Vision. Ключ хранится локально — изображения не проходят через сторонние серверы.
Реальный вывод модели на изображении с признаками подделки. Пять независимых оценок, итоговый ансамблевый скор, тепловая карта подозрительных зон и текстовые наблюдения — всё в одном вызове.
Признаки синтеза подтверждены
Высокая согласованность по четырём из пяти признаков. В частотном спектре — характерные пики, типичные для StyleGAN3. Текстура кожи слишком однородна, граница волос обработана с артефактами.
- Текстура кожи на щеках без характерных пор и микроконтрастов
- Регулярные пики в высоких частотах спектра — отпечаток GAN
- Граница волос и фона размыта неестественно для оптической системы
За девять лет Deepfake прошёл путь от научной демонстрации до промышленного инструмента мошенничества. Цифры показывают, насколько острой стала проблема — и почему пассивная защита больше не работает.
Совокупный ущерб от мошенничества
в мире за 2025 годDeepfake в открытой сети
было 150 000 в 2019 годуСлучаев мошенничества в России
синтез голоса родственников, 2025Ежегодный прирост контента
по оценке Sensity AIдетектирования
Каждое изображение проходит через пять независимых проверок Claude Vision за один запрос — без обучения собственной модели и без отправки данных на сторонние серверы.
Загрузка из галереи и камеры
Снимок встроенной камерой или выбор из галереи. Приложение принимает JPEG и PNG любого размера и сразу готовит изображение к анализу.
Оценка в процентах
Один итоговый процент от 0 до 100 — вероятность подделки. Цветовой код подсказывает решение моментально: зелёный, жёлтый или красный.
Детальный отчёт
Не просто финальная цифра — пять отдельных шкал, конкретные наблюдения модели и формула, по которой сложился итог.
Тепловая карта
Подозрительные зоны подсвечиваются прямо на снимке. Видно, где именно модель обнаружила несостыковки — границы лица, текстуру кожи или артефакты.
Экспорт заключения
Результат любого анализа выгружается в текстовом виде — для пересылки коллеге, журналисту или подшивки в материал расследования.
История проверок
Все проверенные изображения остаются у вас на устройстве. Ничего не уходит в облако и не индексируется — этого требует ФЗ-152 о персональных данных.
анализирует изображения
Шесть этапов от выбора фотографии до вердикта. Анализ происходит в одном вызове модели — то, что в академических работах называется zero-shot ансамблем.
Загрузка изображения
Снимок с камеры или выбор из галереи. Приложение принимает любые JPEG и PNG, независимо от размера и компрессии.
Подготовка данных (Base64)
expo-file-system читает изображение и кодирует его в Base64 — стандартный формат передачи бинарных данных в JSON-теле HTTPS-запроса.
Структурированный запрос к Claude API
Запрос на api.anthropic.com/v1/messages: модель claude-sonnet-4-20250514, температура 0.3 для детерминированности, и подробный промпт, инструктирующий Claude оценить изображение по пяти признакам и вернуть строгий JSON.
Multimodal reasoning через foundation-модель
Claude Sonnet 4 одновременно анализирует пиксели изображения и текстовую инструкцию. В одном вызове формируются пять независимых оценок — тот же ансамблевый эффект, что и от отдельных детекторов, но без затрат на их обучение и запуск.
Парсинг и валидация ответа
JSON-ответ проходит строгую проверку: типы полей, ограничение оценок в диапазон 0–100, нормализация координат подозрительных областей в [0, 1] для тепловой карты. При нарушении структуры срабатывает fallback — пользователь не видит ошибки.
Ансамблевый скор и вердикт
Пять оценок сворачиваются в один итоговый скор по экспериментальной формуле. Граничные значения дают трёхуровневый вердикт: 0–30 — реальное изображение, 31–60 — требует проверки, 61–100 — подделка.
Двенадцать инструментов, которые позволяют запустить полнофункциональное приложение детектирования Deepfake без серверов, без обучения моделей и без специализированного железа.
Версия 1.0.0 уже работает и показывает 92% точности на 1300 тестовых изображениях. Дальше — расширение функционала, поддержка видео и публикация в сторах.
Базовый функционал
- Анализ изображений с оценкой в процентах
- Zero-shot ансамбль из пяти признаков в одном вызове
- Тепловая карта подозрительных областей
- Локальная история проверок (AsyncStorage)
- Экспорт текстового заключения
- Безопасное хранение API-ключа Anthropic
- Тестирование на FaceForensics++ и Celeb-DF v2
Расширение возможностей
- Покадровый анализ видеофайлов
- PDF-отчёт с печатью и QR-кодом верификации
- Сборка для iOS и распространение через TestFlight
- Кэш результатов и сравнение разных версий снимка
- Адаптивная тепловая карта высокого разрешения
Масштабирование
- Публикация в Google Play и RuStore
- Боты для Telegram и WhatsApp
- Открытый API для сторонних разработчиков
- Интерфейс на английском, казахском, якутском
- Релиз iOS-версии в App Store
- Формирование юридически значимых заключений
Сидоров Айдын Владиславович
Колледж инфраструктурных технологий (КИТ)
Кафедра эксплуатации и обслуживания информационных систем
Специальность: 10.02.05 — Обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем
Тема дипломной работы:
«Разработка и анализ методов детектирования Deepfake: угрозы и защитные технологии»
Научный руководитель: Протодьяконова Г.Ю., кандидат педагогических наук, преподаватель ЭОИС КИТ
Научная новизна: применение мультимодальной foundation-модели Claude Vision к задаче детектирования Deepfake, что соответствует академическому тренду 2024–2026 годов (К. Сан, С. Чень, Т. Яо — CVPR 2024). Реализация в формате мобильного приложения с локальным хранением истории не имеет прямых аналогов в открытых источниках.
Якутск, 2026
Скачайте FakeShield
Установите приложение на Android и проверьте любое
подозрительное изображение за восемь секунд.
Анализ выполняется через Claude Vision (Sonnet 4). Получите бесплатный ключ на console.anthropic.com и введите его при первом запуске — ключ сохранится локально и никуда не передаётся.