ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ВСТАНОВЛЕННЯ АВТЕНТИЧНОСТІ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ ПІД ЧАС ПІДГОТОВКИ ФАХІВЦІВ СУДОВОЇ ЕКСПЕРТИЗИ - Chornyy, Sergiy; Brendel, Olha; Mieshkov, Oleh (Information technologies and learning tools, 2025)
The potential opportunities and advantages of artificial intelligence methods contribute to the development and implementation of innovative technologies in various fields of science, including photography and video recording, which creates wide opportunities for manipulating the content of digital images and actualizes the problem of establishing their authentication. The widespread use of artificial intelligence methods for image editing sometimes makes it impossible or difficult to find changed areas. In this regard, the purpose of this work is to substantiate the areas of training specialists to use of artificial intelligence methods during establishing the authenticity of images, and the main task is to study modern methods of its assessment.The article analyzes the use of artificial neural network models to assess the authenticity of images by the method of complex use of several methods for assessing noise with generalization of its distortions in an artificial neural network. Special attention is paid to the analysis of modern technologies for editing digital images using artificial intelligence methods. The results of the study of known pre-processing methods for detecting inauthenticity of images edited by modern editing technologies and suitable for generalization by artificial intelligence methods are presented. The features of the use of neural network classifiers for assessing image editing zones with pre-processing using filtering methods also in the methodological plane are considered, namely when training experts in the field of phototechnical research and video recording research. The scientific novelty of the work lies in assessing the effectiveness of combinations of various artificial neural network models and methods for extracting digital noise in images to solve the problem of their authentication.  Probabilities for assessing the authenticity of images  are provided  based on the generalization of the results of the simultaneous application of ELA, PCA, and NOISE methods using artificial neural network models in the semantic classification and segmentation mode. Based on the research conducted, the main areas of training specialists to solve the problem of image authentication in modern conditions have been determined. Потенційні можливості та переваги методів штучного інтелекту сприяють розвитку та впровадженню інноваційних технологій у різні сфери науки, зокрема в галузі фотозйомки та відеозапису, що створює широкі можливості маніпулювання змістом цифрових зображень та актуалізує проблему встановлення їх автентифікації. Широке використання методів штучного інтелекту для редагування зображень інколи унеможливлює або ускладнює пошук змінених ділянок. З огляду на це метою даної роботи  є обґрунтування напрямків підготовки  судової експертизи до використання методів штучного інтелекту при встановленні автентичності зображень , а основним завданням – дослідження сучасних способів  їх оцінки.  Об’єктом даного дослідження є процес автентифікації цифрових зображень. Предмет дослідження – процеси цифрової обробки зображень, зокрема на основі моделей штучних нейронних мереж. У статті проаналізовано використання моделей штучних нейронних мереж для оцінки автентичності зображень методом комплексного використання кількох методів оцінки шуму з узагальненням його спотворень у штучній нейронній мережі. Особливу увагу приділено аналізу сучасних технологій редагування цифрових зображень з використанням методів штучного інтелекту. Наведено результати дослідження відомих методів попередньої обробки для виявлення неавтентичності зображень, відредагованих сучасними технологіями редагування та придатних для узагальнення методами штучного інтелекту. Розглянуто особливості використання нейромережевих класифікаторів для оцінки зон редагування зображення з попередньою обробкою методами фільтрації також у методологічній площині, а саме при підготовці фахівців у галузі фототехнічних досліджень та досліджень відеозапису. Наукова новизна роботи полягає в оцінці ефективності комбінацій різних моделей штучних нейронних мереж і методів виділення цифрового шуму в зображеннях для вирішення задачі їх автентифікації.  Надано ймовірності оцінки автентичності зображень на основі узагальнення результатів одночасного застосування методів ELA, PCA та NOISE з використанням моделей штучних нейронних мереж у режимі семантичної класифікації та сегментації. На підставі проведених досліджень визначено основні напрямки підготовки фахівців до вирішення задачі автентифікаціії зображень у сучасних умовах.