طلاب جامعة سفنكس يبتكرون نظامًا لكشف التزييف العميق باستخدام تقنيات التعلم العميق

قدم فريق من طلاب كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي بجامعة سفنكس مشروع نصف التخرج بعنوان "كشف التزييف العميق (Deepfake Detection)"، وهو من الموضوعات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي وأمن المعلومات. يهدف المشروع إلى مواجهة التحديات المتزايدة الناتجة عن انتشار الصور والفيديوهات المزيفة التي يتم إنشاؤها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتبدو حقيقية رغم كونها مزيفة.

يرتكز المشروع على تصميم نموذج يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) للكشف عن الصور المزيفة بدقة عالية، وذلك باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) التي تُعد من أكثر النماذج استخدامًا في تصنيف الصور وتحليلها. بدأ الفريق عمله بجمع البيانات ومعالجتها عبر توحيد أحجام الصور وتحسين جودتها وتقسيمها إلى بيانات للتدريب والاختبار، ثم تدريب النموذج وتقييم أدائه باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، الاستدعاء (Recall)، الدقة الإيجابية (Precision)، ودرجة F1-Score، لقياس مدى كفاءة النموذج في التعرف على الصور المزيفة.

تكمن أهمية المشروع في المساهمة في الحد من انتشار المحتوى المزيف الذي قد يؤثر على الأفراد والمجتمع، وتعزيز الثقة في المحتوى الرقمي. كما يوضح المشروع كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أن تُستخدم في مواجهة التحديات الأمنية بدلاً من استغلالها في التضليل، ويُعد خطوة أولى يمكن تطويرها مستقبلًا لتشمل اكتشاف الفيديوهات والأصوات المزيفة، مما يجعله أساسًا جيدًا لمشروع تخرج متكامل في مجال الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني.

شارك في تنفيذ المشروع الطلاب: محروس أسامة محروس، عبدالرحمن محمد، إبراهيم أحمد، محمد حماده، محمود محمد، أحمد عبدالمنعم، محمود يوسف، وأحمد حسانين، ليؤكدوا أن الابتكار الطلابي قادر على تقديم حلول عملية لمواجهة أخطر التحديات الرقمية في العصر الحديث.