ЗОРГ - Сервис проверки подлинности цифровой информации

«ЗОРГ» — это ИИ-система мгновенной верификации подлинности цифрового контента (фото и видео) на основе анализа пиксельных аномалий, временных несогласованностей и нейрометрических признаков. Система выявляет фейки, включая дипфейки и материалы, сгенерированные современными нейросетями (GAN, диффузионные модели и др.).

Цель проекта — автоматизировать проверку достоверности визуальной информации, минимизировать риски, связанные с дезинформацией, и обеспечить прозрачную, объективную оценку подлинности контента. «ЗОРГ» повышает доверие к цифровым материалам в условиях роста генеративной дезинформации.

Актуальность проекта

1. Рост числа цифровых фейков: С 2020 года объём синтетического контента вырос в десятки раз. По оценкам, к 2026 году до 90% онлайн-видео может быть частично или полностью сгенерировано ИИ.
2. Низкая способность отличать фейки: Более 60% пользователей не могут распознать современные дипфейки. Эксперты тратят часы на ручную верификацию, что неприемлемо в условиях информационных кризисов.
3. Юридические и репутационные риски: Публикация поддельных материалов в СМИ, использование фейков в качестве «доказательств» в суде или в корпоративных скандалах ведут к серьёзным последствиям.
   

Развитие регулирования

Федеральный и глобальный масштаб: Проект отвечает стратегическим задачам по обеспечению информационной безопасности, защите прав граждан и укреплению цифрового суверенитета.

Проблема

• Потеря времени и ресурсов на ручную проверку подлинности фото- и видеоматериалов.
• Высокий риск распространения дезинформации из-за невозможности быстро отличить оригинал от подделки.
  
• Субъективность и несогласованность экспертных оценок.
• Рост мошенничества с использованием deepfake-видео (например, поддельные признания, фальшивые угрозы, CEO-фейки).
• Отсутствие прозрачных, интерпретируемых и автоматизированных решений для массового использования.

Решение

Для организаций (B2B):

• Интеграция с медиаархивами, системами модерации, CRM и экспертными платформами через API.
• Автоматическое выявление синтетического контента и оценка уровня доверия (0–100%).
• Генерация детализированных отчётов с визуализацией артефактов подделки (heatmaps, временные графики).
• Обнаружение признаков мошенничества и манипуляций.
• Расширенная аналитика по источникам и типам фейков.

Для конечных пользователей (B2C / B2B2C)

• Загрузка фото/видео через веб-интерфейс.
• Мгновенная классификация: «оригинал», «модифицирован», «высокая вероятность синтеза».
• Понятные пояснения: «несоответствие освещения», «аномальное моргание», «артефакты генерации».
• Возможность экспорта вердикта и отчёта для передачи в СМИ, правоохранительные органы или внутренние службы.

Целевая аудитория

B2B — Организации, зависящие от достоверности визуальной информации:

• СМИ и журналисты: нуждаются в быстрой проверке материалов из соцсетей и анонимных источников.
  
• Правоохранительные органы и судебные эксперты: используют фото/видео как доказательства.
• Корпоративный сектор (финансы, PR, HR): защищается от deepfake-атак и репутационных рисков.
• Платформы соцсетей и модераторы: обязаны фильтровать дезинформацию в соответствии с законодательством.
  

География

Федеральный охват (Россия), с потенциалом масштабирования на международные рынки (ЕС, Юго-Восточная Азия).

Бизнес-модель

Основная модель — B2B:
Медиа-корпорации, правоохранительные структуры, IT-корпорации и платформы.

Создание ценности:

• Для организаций: снижение рисков, ускорение верификации, соответствие регуляторике, защита репутации.
• Для общества: повышение уровня информационной гигиены и доверия к цифровому контенту.

Получение прибыли

• Подписка (SaaS): ежемесячная/годовая оплата за доступ к API и панели аналитики (тарифы по объёму проверок).
• Кастомные решения: внедрение on-premise версий для госструктур или крупных корпораций.
  
• Платные проверки (B2C): разовый платёж за верификацию одного файла (например, через мобильное приложение).

Отношения с потребителями

• Выделенный менеджер и техподдержка для корпоративных клиентов.
• SLA по времени отклика и точности анализа.
  
• Совместная доработка функционала под отраслевые нужды (медиа, юриспруденция, безопасность).
• Регулярные отчёты о новых типах угроз и обновлениях модели.

Поставщики и партнёры

• Провайдеры облачных вычислений и GPU-инфраструктуры.
• Разработчики систем видеонаблюдения и медиаархивов.
• Партнёры по сбору и аннотации датасетов (в т.ч. синтетических фейков).
  
• Академические и исследовательские центры в области компьютерного зрения и ИИ.

Привлечение ресурсов

• Привлечение венчурного финансирования и грантов в сфере ИИ и кибербезопасности
• Стратегические партнёрства с медиахолдингами, правоохранительными технологическими платформами и регуляторами.
  

Каналы продвижения и сбыта

• Прямые продажи: демо-презентации для СМИ, МВД, банков, соцсетей.
• Участие в отраслевых мероприятиях: конференции по ИИ, кибербезопасности, журналистике, цифровому праву.
  
• Партнёрские интеграции: совместные решения с разработчиками ПО для модерации и fact-checking.
  
• PR и кейсы: публикации в TechCrunch, «Коммерсанте», «РИА Новости Технологии», демонстрация успешных расследований с участием «ЗОРГ».
  
• Контент-маркетинг и SEO: образовательные материалы о признаках фейков, тесты для пользователей, блог о цифровой гигиене.

На страницу проекта