Бывший сотрудник xAI и Google Тина Оберой основала стартап Moir, который разрабатывает инструменты верификации личности для обнаружения синтетического медиаконтента. Компания закрыла посевной раунд финансирования объёмом 50 миллионов долларов при оценке в 250 миллионов долларов. Ведущими инвесторами выступили фонды Andreessen Horowitz и Sequoia Capital, также в раунде участвовали Lightspeed Venture Partners и несколько бизнес-ангелов из сферы кибербезопасности.
Название Moir отсылает к муаровому узору — оптическому эффекту, который возникает при наложении повторяющихся структур. Технологическая платформа использует мультимодальный подход для выявления дипфейков. Система анализирует видеопоток в реальном времени, проверяя микродвижения лица, отражения в роговице глаз, согласованность теней и освещения, а также микротекстуру кожи. Отдельный модуль выявляет аномалии в частотных характеристиках изображения, характерные для генеративных моделей. Дополнительный модуль работает с метаданными файлов и криптографическими водяными знаками, которые могут быть встроены в верифицированный контент. Для максимальной точности платформа задействует инфракрасные датчики и сенсоры глубины, доступные в современных смартфонах, таких как Apple iPhone с системой Face ID или устройствах с ToF-камерами. При отсутствии специализированного оборудования верификация выполняется с помощью стандартной веб-камеры, однако в этом случае точность снижается.
Moir предоставляет API для интеграции в социальные сети, новостные агрегаторы и корпоративные системы управления контентом. Интерфейсы поддерживают REST и GraphQL. Также выпущен браузерный плагин для Chrome и Firefox, который помечает подозрительные видео на популярных платформах. В основе разработки лежат модели машинного обучения, обученные на наборах данных, включающих несколько миллионов реальных и синтезированных лиц. В отличие от конкурирующих решений, Moir делает акцент на комбинации оптического анализа и криптографической проверки происхождения файла.
На рынке присутствуют другие инструменты обнаружения дипфейков. Reality Defender сканирует контент через анализ артефактов сжатия и несоответствий на уровне пикселей. Платформа Deepware исследует метаданные и визуальные аномалии. Intel представила технологию FakeCatcher, которая оценивает изменение цвета кожи, связанное с кровотоком. Стартап Sensity фокусируется на анализе лица и контекста. Компания Truepic разрабатывает систему криптографического подписания контента на этапе съёмки, что гарантирует его подлинность, но требует внедрения на аппаратном уровне. Microsoft предлагает Video Authenticator, анализирующий границы объектов и незаметные глазу переходы. Отличительной чертой Moir является объединение аппаратно-зависимых сенсоров и программных алгоритмов, что потенциально повышает устойчивость к новым методам синтеза, которые уже научились обходить традиционные детекторы.
Тина Оберой ранее работала в Google над алгоритмами компьютерного зрения, а затем присоединилась к исследовательской команде xAI Илона Маска, где занималась вопросами безопасности искусственного интеллекта. Опыт в обеих компаниях позволил ей собрать команду из 25 специалистов по машинному обучению, оптике и информационной безопасности. Офисы Moir расположены в Сан-Франциско и Лондоне. Привлечённые средства направят на расширение штата, масштабирование облачной инфраструктуры и проведение независимого аудита алгоритмов.
Проблема дипфейков обостряется по мере распространения генеративных моделей. По данным отчёта Sumsub Research, в 2024 году число атак с использованием синтетических лиц выросло на 245% по сравнению с предыдущим годом. Технологии верификации личности становятся критически важными для финансового сектора, медиа и государственных сервисов. Moir планирует запустить пилотные проекты с несколькими банками и новостными агентствами до конца 2025 года.
