Защита от
Deepfake
Мобильное приложение для детектирования поддельных изображений с помощью нейронных сетей. Результат — в процентах.
ML-модуль в разработке. Сейчас доступен APK для установки и демонстрации интерфейса приложения.
детектирования
FakeShield объединяет пять независимых модулей анализа для максимальной точности обнаружения подделок.
Анализ фотографий
Загрузите фото из галереи или сделайте снимок камерой. Поддержка JPEG, PNG, WebP.
Оценка в процентах
Результат от 0% до 100% с цветовой шкалой: зелёный — подлинное, жёлтый — подозрительное, красный — фейк.
Детальный отчёт
Разбивка по пяти модулям анализа с прогресс-барами и формулой ансамблирования.
Тепловая карта
Визуализация подозрительных областей прямо на изображении с возможностью включения/выключения.
Экспорт заключения
Формирование текстового отчёта с результатами анализа для отправки через мессенджеры и почту.
История проверок
Все результаты сохраняются в приложении с возможностью повторного просмотра.
анализирует изображения
Ансамблевый подход из пяти модулей обеспечивает максимальную точность и устойчивость к различным типам подделок.
Загрузка изображения
Пользователь выбирает фотографию из галереи или делает снимок камерой устройства.
Детекция лица (MTCNN)
Нейросеть обнаруживает лицо, определяет ключевые точки и выполняет выравнивание для оптимального анализа.
CNN-анализ (EfficientNet-B4)
Глубинный анализ свёрточной нейронной сетью для извлечения признаков, невидимых человеческому глазу. Точность модели — 97.1%.
Частотный анализ (FFT)
Преобразование Фурье выявляет аномальные паттерны в частотном спектре — характерные «отпечатки» генеративных моделей (GAN).
Дополнительные модули
Анализ метаданных EXIF, проверка паттернов шума сенсора и поиск артефактов на границах объектов.
Ансамблирование и результат
Итоговая оценка формируется как взвешенная комбинация всех модулей и выводится в процентном соотношении от 0% до 100%.
Современные технологии для надёжной и быстрой работы приложения.
FakeShield — активно развивающийся проект. Вот что уже сделано и что планируется.
Базовый функционал
- Анализ фотографий с оценкой в процентах
- 5 модулей детектирования
- Тепловая карта подозрительных областей
- История проверок
- Экспорт заключения
- Экраны «О приложении» и «Как это работает»
Расширение возможностей
- Подключение серверного ML-анализа
- Интеграция настоящей модели EfficientNet-B4
- PDF-отчёт с печатью и QR-кодом
- Поддержка анализа видео (покадровый)
- Оптимизация для офлайн-работы
Масштабирование
- Публикация в Google Play и RuStore
- Интеграция с Telegram и WhatsApp
- API для сторонних разработчиков
- Мультиязычный интерфейс
- Версия для iOS (App Store)
- Генерация юридических заключений
Сидоров Айдын Владиславович
Колледж инфраструктурных технологий (КИТ)
Кафедра эксплуатации и обслуживания информационных систем
Специальность: 10.02.05 — Обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем
Дипломная работа: «Разработка и анализ методов детектирования Deepfake: угрозы и защитные технологии»
Якутск, 2026
Скачайте FakeShield
Бесплатно для Android. Проверьте любую фотографию
на признаки цифровой фальсификации за секунды.
Реальный ML-модуль на базе EfficientNet-B4 и FFT ещё разрабатывается. APK подходит для установки и тестирования интерфейса.