Yaklaşım
Dört aşamalı ulusal yarışmanın değerlendirme protokolleri, benchmark senaryoları, performans metrikleri ve doğrulama süreçleri tasarlandı.
SSB · TÜBİTAK BİLGEM · Proje Organizatörü
CİNGÖZ
Ulusal güvenlik kullanımları için geliştirilen, çok kriterli ve modüler bir deepfake tespit platformu.
SSB · TÜBİTAK BİLGEM · Project Organizer
CİNGÖZ
A multi-criteria, modular deepfake detection platform developed for national security use cases.
Katkım
Sanayi ve akademiden gelen çözümleri 40 biyometrik kriterde değerlendirdim; kriter bazında en başarılı algoritmaların modüler ensemble sisteme entegrasyonuna katkı verdim.
Veri, Değerlendirme ve Sistem
Gerçek video manipülasyonu, GAN/Diffusion tabanlı sentez ve çok kaynaklı anotasyon içeren deepfake test veri setini sıfırdan oluşturdum. Yarışma sonuçlarında yeterli eşiği karşılamayan alanlar için kurum içi alternatif algoritmalar geliştirildi. Sistem, her girdi için ilgili kriterleri dinamik olarak seçer ve nihai özgünlük kararını üretir.
Approach
Designed evaluation protocols, benchmark scenarios, performance metrics, and validation workflows for a four-stage national competition.
My Contribution
Evaluated industry and academic submissions across 40 biometric criteria and supported integration of the best criterion-level algorithms into a modular ensemble.
Data, Evaluation, and System
Built a deepfake test dataset from scratch using real video manipulation, GAN/Diffusion-based synthesis, and multi-source annotation. Alternative in-house algorithms were developed where competition submissions did not meet required thresholds. The system dynamically selects relevant criteria for each input and produces a final authenticity verdict.