КӨШІРУ ЖӘНЕ ЖЫЛЖЫТУ АРҚЫЛЫ ЖАЛҒАН КЕСКІНДЕРДІ АНЫҚТАУ МӘСЕЛЕСІН ТАЛДАУ

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-141-6-112-121
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Мақалада көшіру және жылжыту арқылы жалған кескіндерді анықтау мәселесі қарастырылады. Бұл әдістің қауіптілігі оның жұмысының қарапайымдылығында және оны анықтаудағы өзіне тән қиындықтарда, әсіресе қайталанатын аймақ кірістіру алдында өзгеріске ұшыраған кезде. Көшіру және жылжыту арқылы жалған суреттердің мысалдары қарастырылады және көрсетіледі. Жалған кескіндерді анықтау үшін қолданылатын дәстүрлі әдістер, олардың артықшылықтары мен кемшіліктері, сондай-ақ зерттеушілердің оларды қолдану нәтижелері сипатталған. Жалғандықты анықтау үшін терең оқыту әдістерін қолдануды талдау нәтижесінде CNN негізіндегі көшірмелерді жылжыту арқылы жалғандықты анықтау тәсілдерінің тиімділігін салыстыру келтірілген. Әр түрлі деректер жиынтығын және бағалау көрсеткіштерін пайдалану арқылы тікелей салыстыру қиын екендігі атап өтілді. Жүргізіліп жатқан зерттеулерге қарамастан, бұл саланың болашағы классикалық кескінді өңдеу әдістерінің, машиналық оқытудың озық алгоритмдерінің және криминалистика саласындағы арнайы білімнің синергетикалық үйлесімінде екенін атап өткен жөн.