Ajouter à une liste de lectureLa seconde édition de l’European Cyber Cup a eu lieu les 8 et 9 juin 2022 à l’occasion du Forum International de la Cybersécurité 2022, avec le retour de l’épreuve de machine learning sur le sujet de la détection de deepfake. Retour sur le fonctionnement de l’IA qui nous a permis de repartir avec la médaille d’or.
1. Présentation du challenge
Pour le retour de cette épreuve de Machine Learning, la société Quantmetry nous a réservé cette année une épreuve de détection de deepfakes.
Un deepfake est une technique de trucage, qui peut toucher à la fois des fichiers photos, vidéo ou bien audio, se reposant sur de l’intelligence artificielle. Un deepfake peut permettre, dans le cas de l’épreuve, la modification d’un visage sur des photos afin de créer de fausses photos, pouvant être utilisées à des fins souvent malveillantes ou à des fins de divertissement.
L’organisation de l’EC2 nous a informés du sujet de l’épreuve un mois avant le jour J. Ils nous ont également envoyé un petit jeu de données de quelques centaines d’images comprenant des visages réels et des deepfakes. Cet avant-goût de l’épreuve avait pour but de permettre à toutes les équipes de se renseigner sur les diverses solutions et techniques existantes, sans pour autant, comme l’année précédente, nous…
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[1] https://keras.io/examples/vision/image_classification_efficientnet_fine_tuning/
[2] https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/
[3] https://keras.io/guides/transfer_learning/
[4] Tan M et Le QV, EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional Neural Networks, 2019
[5] F. Chollet, Deep Learning with Python second edition, Manning Publications (1ère édition 30 novembre 2017)