BİLİM VE TEKNOLOJİ
Yayınlanma : 27 Temmuz 2025 10:34

Yaşar Üniversitesi öğrencileri deepfake tespit projesiyle TÜBİTAK desteği aldı

Yaşar Üniversitesi öğrencileri deepfake tespit projesiyle TÜBİTAK desteği aldı
Yaşar Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencilerinin geliştirdiği deepfake tespit projesi DEFACE, TÜBİTAK desteği aldı ve SAYZEK yarışmasının finalinde yer aldı.

Yaşar Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin geliştirdiği 'DEFACE: Deepfake ile Manipüle Edilmiş Verinin Tespiti ve Sınıflandırılması' projesi, yapay zeka ile oluşturulan sahte içerikleri tespit etme özelliğine sahip. Özellikle ünlülerin sahte videolarının yaygınlaşmasıyla gündeme gelen deepfake teknolojisi, dolandırıcılık faaliyetlerinde de kullanıldığı için büyük bir tehdit oluşturuyor. Bu tehdide karşı Yaşar Üniversitesi öğrencileri etkili bir çözüm geliştirdi.

teknik yapı

DEEPFAKE TEHDİDİNE KARŞI ETKİLİ BİR YÖNTEM

Bilge Şenavcu, Selma İrem Özdemir, İlayda Gürbüzerol ve Nur Ceylin Çetin’in, Doç. Dr. Mete Eminağaoğlu danışmanlığında yürüttüğü DEFACE projesi, internet ortamında dolaşan yapay zeka destekli sahte videoları tespit ediyor. Proje, video ve ses verilerini birlikte işleyerek deepfake içeriklerinin tespitinde yüksek doğruluk ve verimlilik sağlamayı hedefliyor. Multimodal veri işleme yaklaşımıyla, geleneksel yöntemlerin ötesine geçerek kimlik hırsızlığı ve siber saldırılar gibi tehditlere karşı daha etkili bir çözüm sunmayı amaçlıyor. Projenin çıktıları, medya doğrulama, sosyal medya güvenliği ve siber güvenlik alanlarında yenilikçi çözümler vadediyor.

TÜBİTAK DESTEĞİ VE SAYZEK FİNALİ

Deepfake içeriklerinin giderek yaygınlaştığı günümüzde geliştirilen DEFACE sistemi, bireylerin ve kurumların dijital güvenliğini artırmayı hedefliyor. Sahte haberler ve siber saldırılara karşı güvenilir bir çözüm sunan proje, benzerlik ölçümü yaparak sahte ve gerçek verileri ayırt eden bir sinir ağı modeli kullanıyor. Görüntü verilerini sınıflandırmada güçlü bir performans gösteren derin öğrenme modeli ve AutoEncoder kullanımıyla gerçek ve sahte videolar arasındaki farklar öğrenilmekte ve multimodal öğrenme ile görüntü ve ses verileri çapraz test edilerek doğruluk artırılıyor. DEFACE projesi, TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri Destekleme Programı’ndan kabul alarak 421 proje arasından seçildi ve SAYZEK (Savunma Sanayii Yapay Zeka Yetenek Kümelenmesi) ATP 2024-2025 yarışma programında finale kaldı.