The Problem of Insufficient Regulatory Framework for the Use of Images Created Using Artificial Intelligence Technologies in the Media Industry

Authors

  • V. N. Kachuk Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения Автор
  • S. V. Korostelev Государственный научно-исследовательский навигационно-гидрографический институт Автор
  • D. A. Sokolov Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения Автор
  • V. V. Studenovsky Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения Автор

Keywords:

стеганографические методы, generative adversarial networks, synthesized images, digital forgery, liability for deepfakes, steganographic methods

Abstract

This article examines the challenges and risks associated with the rapid development and improvement of deepfake technology, which is becoming increasingly accessible and difficult to distinguish from genuine content. Examples of technological advances and their applications are provided. Aim. To substantiate the need for legal regulation of the use of images synthesized using artificial intelligence in the media industry, the importance of international dialogue on legislation, the codification of prohibitions on the use of images of officials and the dissemination of deepfakes, and the establishment of liability for their creation and dissemination. Tasks. To identify and formulate areas for public authorities to focus their efforts in ensuring the protection of individual rights and freedoms in the context of digitalization, as well as the protection of media content emanating from public authorities and their officials. Methods. The challenge lies in determining the areas of public authorities’ efforts and coordinating their international efforts in the area of information protection (media content emanating from them), which manifests itself in the distortion of the state’s true intentions in the implementation of foreign policy. The article examines the forms of liability for the illegal use of deepfakes and measures to combat this phenomenon, including the introduction of mandatory labeling of official photos and videos using steganographic methods for identification and verification, and the creation of legal mechanisms to protect copyright and prevent the illegal use and distribution of counterfeit materials. Results and conclusions. Public authorities should work to align the wills of states with the goal of developing an appropriate international convention and integrating key principles for combating deepfakes into national legislation.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Берлин С. И., Батори Г. А., Копылова Д. В. Биометрия в банковской сфере. Исследования вопроса безопасности хранения биометрических данных // Вестник Академии знаний. 2019. № 3 (32). C. 329– 336. EDN: QRSWNV

Вожегов А. В. Понятие искусственных нейронных сетей // Актуальные современные проблемы и перспективные отрас ли инновационного развития. Екатеринбург : Научно-исследовательский центр Technical Innovations, 2021. № 7. С. 256–259. EDN: KRLCXG

Гасанова Р. Б. Идентифика ционное значение голосовых сообщений при расследовании преступлений // Закон и власть. 2021. № 2. С. 43–46. EDN: JRFRYG

Кирова Л. М., Макаревич М. Л. Правовые аспекты использов ания нейронных сетей // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2018. № 1 (27). C. 58–63. EDN: YQCXYK

Лаптев В. А. Deepfake и иные продукты искусственного интеллекта на пути развития онлайн-правосудия // Актуальные проблемы российского права. 2021. № 11 (132). C. 180–186. EDN: HOMQCG. DOI: 10.17803/1994-1471.2021.132.11.180-186

Маслова Е. В. Российская Единая биометрическая система: насколько она безопасна для банковского сектора? // Современные проблем ы и перспективы развития банковского сектора: Материалы IV Всероссийской научно-практической (заочной) конференции / отв. ред. Я. Ю. Радюкова. Тамбов : Тамбовский г осударственный университет имени Г. Р. Державина, 2019. С. 76–83. EDN: LXJEIJ

Сухань А. А. Генеративно-состязательные нейронные сети в задачах определения трендов // Московский экономический журнал. 2019. № 6. C. 32. EDN: BGTFHF. DOI: 10.24411/2413-046X-2019-16031

Федоров М. В. Социально-экономические аспекты внедрения технологий искусственного интеллекта // Исследования в цифровой экономике. 2023. Т. 1, № 1. С. 6–60. EDN: MGIURM. DOI: 10.24833/14511791-2023-1-6-60

Халтурин Е. Д., Макарец А. Б. Генеративно-состязательные сети: комбинирование нейронных сетей для стимулирования обучения и облегчения вычислительной нагрузки // Математика и математическое моделирование. Сборник материалов XIII Всероссийской молодежной научно-инновационной школы. Саров : Интерконтакт, 2019. С. 297–299. EDN: ZOFOXD

Getman A. A., Ling Yilan. The Deepfake Technology: Threats or Opportunities for Customs // Управленческое консультирование. 2023. № 4 (172). P. 30–36. EDN: TWWJO. DOI: 10.22394/1726-1139-2023-4-30-36

Downloads

Published

2026-01-15

Issue

Section

Articles

How to Cite

Kachuk V.N., Korostelev S.V., Sokolov D.A., et al. The Problem of Insufficient Regulatory Framework for the Use of Images Created Using Artificial Intelligence Technologies in the Media Industry // Eurasian Integration. 2026. Vol. 20, no. 1. P. 187–195.