Деякі особливості використання OSINT-інструментів на основі штучного інтелекту для виявлення фейкових новин та дезінформації в умовах гібридної війни

Abstract

У тезах досліджено технічні можливості та особливості практичного застосування сучасних OSINT-інструментів на основі штучного інтелекту для виявлення фейкових новин, дезінформаційних кампаній та інформаційно-психологічних операцій (ІПСО) в умовах гібридної війни. Проаналізовано загрози інформаційній безпеці України, спричинені системними маніпуляціями з боку країни-агресора після повномасштабного вторгнення 2022 року. У роботі наведено порівняльну характеристику спеціалізованих ШІ-сервісів (Hive AI, Decopy AI, TinEye, InVID-WeVerify, Deepware Scanner, AI Voice Detector, Let's Data, Pangram), орієнтованих на верифікацію різних модальностей контенту — від розпізнавання deepfake-відео та синтезованої мови до реверсного пошуку зображень за візуальними відбитками. Виокремлено ключові організаційно-технічні проблеми, зокрема відсутність уніфікованих стандартів інфраструктури, інформаційний шум і фрагментарність підходів. Наголошено на важливості комплексної верифікаційної методології та обґрунтовано необхідність усунення законодавчих прогалин в Україні щодо правової кодифікації використання ШІ та допустимості зібраних у мережі цифрових доказів.

This paper examines the technical capabilities and practical applications of modern AI-based OSINT tools for detecting fake news, disinformation campaigns, and information and psychological operations (IPO) in the context of hybrid warfare. The paper analyzes threats to Ukraine’s information security caused by systematic manipulation by the aggressor country following the full-scale invasion of 2022. The paper provides a comparative analysis of specialized AI services (Hive AI, Decopy AI, TinEye, InVID-WeVerify, Deepware Scanner, AI Voice Detector, Let’s Data, Pangram) designed to verify various content modalities—ranging from the detection of deepfake videos and synthesized speech to reverse image search based on visual fingerprints. Key organizational and technical challenges are identified, including the lack of unified infrastructure standards, information noise, and fragmented approaches. The importance of a comprehensive verification methodology is emphasized, and the need to address legislative gaps in Ukraine regarding the legal codification of AI use and the admissibility of digital evidence collected online is substantiated.