Đại úy QNCN Vũ Thị Hạnh cho biết, trong quá trình triển khai hệ thống định danh khách hàng điện tử của Tập đoàn Công nghiệp-Viễn thông Quân đội, chị nhận thấy các hình thức giả mạo khuôn mặt ngày càng tinh vi. Kẻ xấu sử dụng rất nhiều cách thức giả mạo, từ ảnh in, ảnh chụp điện thoại, mặt nạ 3D silicon đến tái tạo khuôn mặt và đặc biệt là deepfake do trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh để phục vụ mục đích xấu. Trước thực tế đó, chị và đồng nghiệp quyết tâm nghiên cứu giải pháp nhằm phát hiện, ngăn chặn các cuộc tấn công giả mạo, bảo vệ an toàn cho người dùng trên các nền tảng số.

Theo Đại úy QNCN Vũ Thị Hạnh, khó khăn lớn nhất của nhóm khi triển khai công trình là mỗi loại giả mạo lại có đặc trưng khác nhau, trong khi các thủ đoạn tấn công liên tục biến đổi. Ban đầu, nhóm phát triển một mô hình riêng cho từng loại giả mạo. Cách làm này khiến hệ thống cồng kềnh, tiêu tốn nhiều tài nguyên và vẫn có tỷ lệ sai sót khiến không ít lần nhóm phải làm lại từ đầu. Bởi vì mọi người đều hiểu, nếu cứ giải quyết từng loại giả mạo bằng từng mô hình riêng lẻ sẽ mãi chạy theo kẻ tấn công mà không thể bắt kịp.

Đại úy QNCN Vũ Thị Hạnh và các thành viên quyết định thay đổi cách tiếp cận, không xử lý từng biến thể deepfake riêng biệt mà xây dựng một mô hình AI hợp nhất, có khả năng nhận diện đồng thời nhiều phương thức giả mạo. Chị cùng đồng đội đã tự thiết kế kiến trúc và xây dựng mô hình AI đa phương thức BiMoTranS. Mô hình được huấn luyện từ đầu trên dữ liệu riêng, không phụ thuộc vào các mô hình huấn luyện của nước ngoài, góp phần nâng cao khả năng tự chủ công nghệ trong lĩnh vực chống giả mạo khuôn mặt.

Sau quá trình nghiên cứu, thử nghiệm và hoàn thiện, công trình đã được đăng ký bảo hộ sáng chế tại Việt Nam và Hoa Kỳ, được thẩm định và đăng công báo. Đặc biệt, kết quả nghiên cứu nhanh chóng được đưa vào thực tiễn, phục vụ xác thực giao dịch ngân hàng, ví điện tử và dịch vụ công. Từ tháng 6-2024 đến nay, giải pháp đã được triển khai tại hơn 20 tổ chức, doanh nghiệp, bảo vệ an toàn định danh cho hơn 30 triệu người dùng cuối, phát hiện và ngăn chặn thành công hơn 5,2 triệu lượt giả mạo xâm nhập hệ thống.

Cùng với đó, giải pháp cũng được tích hợp vào hệ thống cảnh báo sớm, góp phần phát hiện các hoạt động giả mạo, xuyên tạc trên không gian mạng. Mô hình đạt chứng chỉ quốc tế ISO 30107 cấp độ 2 về chống giả mạo sinh trắc học, với tỷ lệ phát hiện gian lận đạt 100% trong bài kiểm định.

 Đại úy QNCN Vũ Thị Hạnh và các cộng sự đang tiếp tục nghiên cứu mở rộng mô hình sang phát hiện giả mạo bằng văn bản, vân tay, giọng nói; tăng cường tích hợp trên các nền tảng số, mạng xã hội để cảnh báo sớm nguy cơ lừa đảo bằng cuộc gọi video. Nhóm cũng hướng tới nghiên cứu ứng dụng trong các nhiệm vụ quốc phòng, an ninh như định danh, xác thực tại sân bay, cảng biển, biên giới và phát hiện nội dung giả mạo trên không gian mạng.