التحديات والحلول في الكشف عن الصور المزيفة: نموذج يعتمد على الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية الالتفافية (CNN)

الملخص

 يشهد العالم الرقمي تطورًا متسارعًا في تقنيات التزييف الرقمي، وخاصة الصور المزيفة التي تُنتج باستخدام تقنيات متقدمة مثل التزييف العميق (Deepfake). تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نموذج يعتمد على الشبكات العصبية الالتفافية (Convolutional Neural Networks - CNN) للكشف عن الصور المزيفة بدقة وكفاءة. اعتمدت الدراسة على مجموعة بيانات مفتوحة تحتوي على صور حقيقية ومزيفة تمثل أنماطًا ومستويات تعقيد متنوعة.

تم تصميم النموذج بحيث يتكون من خمس طبقات رئيسية، تشمل طبقات التفاف وتجميع وتصنيف، وتم تدريبه باستخدام خوارزمية Adam Optimizer ودالة الخسارة Binary Cross-Entropy. أظهرت النتائج أن النموذج حقق دقة تصنيف بلغت 94.7%، متفوقًا على النماذج التقليدية التي تستخدم نموذج Support Vector Machine (SVM) الذي يعتمد على استخراج الميزات اليدوية. كما أظهر منحنى ROC أداءً متميزًا مع مساحة تحت المنحنى بلغت 0.96، مما يعكس قدرة النموذج العالية على التمييز بين الصور الحقيقية والمزيفة.

خلصت الدراسة إلى أن الشبكات العصبية الالتفافية تمثل أداة قوية في الكشف عن الصور المزيفة، مع توصيات بتوسيع نطاق البيانات التدريبية واستخدام تقنيات أكثر تطورًا لتحسين الأداء مع الصور المعقدة. يمكن أن يسهم هذا النموذج في تطبيقات عملية واسعة مثل الإعلام والأمن، مما يعزز مصداقية الصور الرقمية في مواجهة التحديات الناتجة عن التزييف الرقمي.