6702 KB0 KB200620262026Ivanovska Preskar, Marijaštevilka:3letnik:93str. 142-148ISSN:0013-5852COBISSID_HOST:286187267URN:URN:NBN:SI:doc-VEA4AT5VslElektrotehniška zveza SlovenijeElektrotehniški vestnikartificial intelligencecomputer visiondetection of deepfakesgloboki ponaredki v političnem prostorupattern recognitionpolitical deepfakesračunalniški vidrazpoznavanje vzorcevumetna inteligencazaznavanje globokih ponaredkovGloboki ponaredki na slovenskem političnem parketu| zaznavanje v realnih pogojih družbenih omrežij|This paper tackles the problem of detecting deepfakes of Slovene politicians in the real-world environment of social media. For the purpose of empirically evaluating deepfake detection methods, we constructed a dataset containing 8000 facial images of eight Slovene politicians. The dataset consists of 4000 images extracted from publicly available deepfake videos posted on Facebook and Instagram, and 4000 images extracted from authentic videos published by different national medias. Using this dataset, we evaluated seven established deepfake detection methods: CapsuleNet, CORE, FFD, MesoNet, RECCE, SRM, and Xception. The results show that the performance of the evaluated methods significantly degrades when applied to real-world deepfakes instead of standardized benchmark datasets. Furthermore, several methods systematically confused the authentic and manipulated image classes. Qualitative analysis revealed that artefacts in modern political deepfakes are often local, short-lived, and subtle. The obtained results confirm a substantial gap between laboratory evaluation of deepfake detectors and their practical applicability to real political content distributed through social mediaV tem prispevku obravnavamo problem zaznavanja globokih ponaredkov slovenskih politikov v realnem okolju družbenih omrežij. Z namenom empiričnega ovrednotenja metod za detekcijo ponarejenih slik smo sestavili podatkovno zbirko, ki vsebuje 8000 obraznih slik osmih slovenskih politikov, pri čemer 4000 slik izhaja iz globokih ponaredkov javno objavljenih na Facebooku in Instagramu. Preostalih 4000 pa izhaja iz avtentičnih videoposnetkov slovenskih medijskih hiš. Na zbrani zbirki smo ovrednotili sedem uveljavljenih metod za zaznavanje globokih ponaredkov: CapsuleNet, CORE, FFD, MesoNet, RECCE, SRM in Xception. Rezultati kažejo, da je uspešnost metod izrazito slabša v primerjavi z uspešnostjo, ki jo te metode dosegajo kadar jih ovrednotimo na standardiziranih podatkovnih zbirkah, ki so nastale v laboratorijskih pogojih. Pri tem smo odkrili, da je več metod sistematično zamenjavalo razreda pristnih in ponarejenih slik. Kvalitativna analiza je pokazala, da so artefakti v sodobnih političnih ponaredkih pogosto lokalni, kratkotrajni in subtilni, zaradi česar jih je težko zaznati med predvajanjem ponarejenih posnetkov z običajno hitrostjo. Rezultati potrjujejo pomembno vrzel med laboratorijskim vrednotenjem detektorjev in njihovo uporabnostjo pri realnih političnih vsebinah z družbenih omrežijTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaElektrotehniška zveza Slovenije