Технологии создания и манипулирования медиа быстро развиваются, и чисто статистические методы обнаружения быстро становятся недостаточными для выявления фальсифицированных медиаресурсов. Методы обнаружения, основанные на статистических отпечатках пальцев, часто можно обмануть ограниченными дополнительными ресурсами (разработка алгоритмов, данные или вычисления). Однако существующие алгоритмы автоматизированного создания и обработки мультимедиа в значительной степени зависят от подходов, основанных исключительно на данных, и подвержены семантическим ошибкам. Например, лица, созданные с помощью генеративной состязательной сети (GAN), могут иметь семантические несоответствия, такие как несовпадающие серьги. Эти семантические неудачи дают защитникам возможность получить асимметричное преимущество. Исчерпывающий набор детекторов семантической несогласованности резко увеличил бы нагрузку на фальсификаторов СМИ,
Программа Semantic Forensics (SemaFor) направлена на разработку инновационных семантических технологий для анализа медиа. Эти технологии включают в себя алгоритмы семантического обнаружения, которые определяют, были ли созданы мультимодальные медиаресурсы или манипулированы ими. Алгоритмы атрибуции сделают вывод, исходят ли мультимодальные медиа от конкретной организации или отдельного лица. Алгоритмы определения характеристик будут определять, были ли мультимодальные медиа созданы или использованы в злонамеренных целях. Эти технологии SemaFor помогут выявлять, сдерживать и анализировать кампании по дезинформации злоумышленников.
