7 nejlepších Deepfake Detector Tools & Techniques (září 2025)

V digitálním věku se deepfakes ukázaly jako významná hrozba pro autenticitu online obsahu. Tato sofistikovaná videa vygenerovaná umělou inteligencí dokážou přesvědčivě napodobit skutečné lidi, takže je stále obtížnější odlišit skutečnost od fikce. Jak však pokročila technologie za deepfakes, pokročily i nástroje a techniky určené k jejich detekci. V tomto blogu prozkoumáme pět nejlepších nástrojů a technik pro detekci deepfake, které jsou dnes k dispozici.

1. Reality Defender

Reality Defender je platforma pro detekci deepfake navržená pro boj s hrozbami generovanými umělou inteligencí napříč různými typy médií, včetně obrázků, videa, zvuku a textu. S využitím patentovaného přístupu založeného na více modelech platforma umožňuje podnikům, vládám a různým průmyslovým odvětvím detekovat a řešit deepfakes a syntetická média s vysokou přesností. Technologie detekce Reality Defender funguje na pravděpodobnostním modelu, který nevyžaduje vodoznaky ani předchozí ověření, což umožňuje identifikovat manipulace v reálném čase.

Platforma nabízí intuitivní nástroje, jako je webová aplikace typu drag-and-drop a škálovatelné API, které efektivně zpracovávají malé i velké objemy obsahu. Reality Defender také poskytuje vysvětlitelnou analýzu umělé inteligence, která nabízí praktické poznatky prostřednictvím barevně odlišených pravděpodobností manipulace a podrobných zpráv ve formátu PDF. Tato platforma, vytvořená pro flexibilitu, je nezávislá na platformě a lze ji bez problémů integrovat do stávajících pracovních postupů, což klientům umožňuje proaktivně se bránit proti sofistikovaným podvodům řízeným umělou inteligencí.

S aktivním výzkumným týmem se Reality Defender neustále přizpůsobuje vyvíjejícím se deepfake technologiím a udržuje si robustní obranu proti hrozbám v médiích, financích, vládě a dalších.

Klíčové vlastnosti Reality Defenderu

• Reality Defender detekuje deepfakes v obrázcích, videu, audiu a textu pro podniky a vlády.
• Poskytuje detekci bez vodoznaků v reálném čase pro rychlé ověření obsahu.
• Přístupné prostřednictvím webové aplikace nebo škálovatelného rozhraní API pro flexibilní integraci.
• Poskytuje jasné informace o manipulaci, které řídí akce reakce.
• Průběžně aktualizován, aby mohl bojovat s vyvíjejícími se hrozbami AI.

2. Stráž

(Obrázek: Sentinel)

Sentinel je přední ochranná platforma založená na umělé inteligenci, která pomáhá demokratickým vládám, obranným agenturám a podnikům zastavit hrozbu deepfakes. Technologie Sentinel je využívána předními organizacemi v Evropě. Systém funguje tak, že umožňuje uživatelům nahrávat digitální média prostřednictvím jejich webových stránek nebo API, která jsou následně automaticky analyzována na padělky umělé inteligence. Systém určuje, zda je médium deepfake či nikoli, a poskytuje vizualizaci manipulace.

Technologie detekce deepfake od společnosti Sentinel je navržena tak, aby chránila integritu digitálních médií. Využívá pokročilé algoritmy umělé inteligence k analýze nahraných médií a určení, zda byla zmanipulována. Systém poskytuje podrobnou zprávu o svých zjištěních, včetně vizualizace oblastí média, které byly změněny. To uživatelům umožňuje přesně vidět, kde a jak byla média zmanipulována.

Klíčové vlastnosti Sentinelu:

• Detekce deepfake na základě umělé inteligence
• Používají přední organizace v Evropě
• Umožňuje uživatelům nahrávat digitální média pro analýzu
• Poskytuje vizualizaci manipulace

Navštivte Sentinel →

3. Atestiv

(Obrázek: Attestiv)

Společnost Attestiv představila komerční řešení pro detekci deepfakeů určené pro jednotlivce, influencery a firmy. Tato platforma, která je k dispozici v předběžném přístupu, umožňuje uživatelům analyzovat videa nebo odkazy na sociální sítě na videa a vyhledávat deepfake obsah. Řešení od společnosti Attestiv je obzvláště aktuální vzhledem k rostoucí hrozbě deepfakeů pro tržní ocenění, výsledky voleb a kybernetickou bezpečnost.

Platforma využívá proprietární analýzu umělé inteligence, která poskytuje hodnocení a komplexní rozpis falešných prvků a přesně určuje, kde se v každém videu nacházejí. Tato technologie je zvláště cenná pro sektory vyžadující vysokou úroveň integrity, zabezpečení a dodržování předpisů, jako je bankovnictví, pojišťovnictví, nemovitosti, média a zdravotnictví.

Klíčové vlastnosti platformy pro detekci deepfake od společnosti Attestiv:

• Bezplatná základní verze s dostupnými prémiovými a podnikovými možnostmi
• Analyzuje nahraná videa i odkazy na sociální sítě
• Poskytuje bodování a podrobné rozdělení falešných prvků
• Využívá patentovanou, proprietární AI a technologii strojového učení
• Zkoumá generativní obsah AI, nahrazení obličeje, změny synchronizace rtů a další úpravy
• Aplikuje na videa jedinečné „otisky prstů“ pro budoucí kontroly pravosti

Navštivte Attestiv →

4. Deepfake Deepfake od společnosti Intel v reálném čase

(Obrázek: Intel)

Intel představil detektor hlubokého falšování v reálném čase známý jako FakeCatcher. Tato technologie dokáže detekovat falešná videa s přesností 96 % a výsledky vrátí v milisekundách. Detektor navržený ve spolupráci s Umurem Ciftcim ze State University of New York v Binghamtonu využívá hardware a software Intel, běží na serveru a propojuje se prostřednictvím webové platformy.

FakeCatcher hledá autentická vodítka ve skutečných videích a posuzuje, co z nás dělá lidi – jemné „proudění krve“ v pixelech videa. Když naše srdce pumpuje krev, naše žíly mění barvu. Tyto signály průtoku krve se shromažďují z celého obličeje a algoritmy převádějí tyto signály do časoprostorových map. Pomocí hlubokého učení pak dokáže okamžitě zjistit, zda je video skutečné nebo falešné.

Klíčové vlastnosti detektoru deepfake v reálném čase od společnosti Intel:

• Vyvinuto ve spolupráci se State University of New York v Binghamtonu
• Dokáže detekovat falešná videa s přesností 96 %.
• Vrátí výsledky v milisekundách
• Používá jemné „proudění krve“ v pixelech videa k detekci deepfake

Navštivte Intel →

5. Ověřujeme

(Obrázek: WeVerify)

WeVerify je projekt zaměřený na vývoj inteligentních metod a nástrojů pro ověřování obsahu a dezinformační analýzy. Projekt se zaměřuje na analýzu a kontextualizaci obsahu sociálních médií a webu v rámci širšího online ekosystému s cílem odhalit umělý obsah. Toho je dosaženo prostřednictvím křížového ověřování obsahu, analýzy sociálních sítí, mikro-cíleného odhalování a veřejné databáze známých padělků založené na blockchainu.

Klíčové vlastnosti WeVerify:

• Vyvíjí inteligentní metody a nástroje pro ověřování obsahu a dezinformační analýzy
• Analyzuje a kontextualizuje sociální média a webový obsah
• Odhaluje vyrobený obsah prostřednictvím ověřování obsahu napříč různými způsoby, analýzy sociálních sítí a mikro-cíleného odhalování
• Používá veřejnou databázi známých padělků založenou na blockchainu

Navštivte WeVerify →

6. Nástroj Video Authenticator společnosti Microsoft**

(Obrázek: Microsoft)

Nástroj Video Authenticator společnosti Microsoft je výkonný nástroj, který dokáže analyzovat fotografii nebo video a poskytnout skóre spolehlivosti, které ukazuje, zda bylo s médiem manipulováno. Detekuje hranice prolnutí hluboce falešných a jemných prvků ve stupních šedi, které jsou lidským okem nedetekovatelné. Poskytuje také toto skóre spolehlivosti v reálném čase, což umožňuje okamžitou detekci deepfakes.

Nástroj Video Authenticator Tool využívá pokročilé algoritmy umělé inteligence k analýze médií a detekci známek manipulace. Hledá jemné změny v prvcích médií ve stupních šedi, které jsou často výmluvným znakem deepfake. Nástroj poskytuje skóre spolehlivosti v reálném čase, což uživatelům umožňuje rychle určit, zda jsou média autentická či nikoli.

Klíčové vlastnosti nástroje Microsoft Video Authenticator Tool:

• Analyzuje statické fotografie nebo videa
• Poskytuje skóre spolehlivosti v reálném čase
• Detekuje jemné změny ve stupních šedi
• Umožňuje okamžitou detekci deepfakes

Navštivte Microsoft →

7. Deepfake detekce pomocí neshod foném-viseme

Tato inovativní technika, kterou vyvinuli vědci ze Stanfordské univerzity a Kalifornské univerzity, využívá skutečnosti, že visemy, které označují dynamiku tvaru úst, jsou někdy odlišné nebo nekonzistentní s mluveným fonémem. Tato nekonzistence je běžnou chybou v deepfake, protože AI se často snaží dokonale sladit pohyb úst s mluvenými slovy.

Technika neshody fonémů a visémů využívá pokročilé algoritmy umělé inteligence k analýze videa a detekci těchto nesrovnalostí. Porovnává pohyb úst (visémy) s mluvenými slovy (fonémy) a hledá jakékoli neshody. Pokud je zjištěna neshoda, je to silná známka toho, že video je deepfake.

Klíčové vlastnosti detekce Deepfake pomocí neshod mezi fonémem a viseme:

• Vyvinutý výzkumníky ze Stanfordské univerzity a Kalifornské univerzity
• Využívá nesrovnalosti mezi visemy a fonémy v deepfakes
• Používá pokročilé algoritmy umělé inteligence k detekci neshod
• Poskytuje silnou indikaci deepfake, pokud je zjištěna neshoda

Navštivte Deepfake Detection →

Budoucnost Deepfake Detection

Jak se pohybujeme digitální krajinou 21. století, šíří se přízrak hlubokých padělků. Tato videa generovaná umělou inteligencí, která dokážou přesvědčivě napodobovat skutečné lidi, představují významnou hrozbu pro autenticitu online obsahu. Mají potenciál narušit vše od osobních vztahů po politické volby, takže potřeba účinných nástrojů a technik pro odhalování hlubokých falešných zpráv je kritičtější než kdy jindy.

Pět nástrojů a technik pro detekci deepfake, které jsme v tomto blogu prozkoumali, představuje špičku v tomto oboru. Využívají pokročilé algoritmy umělé inteligence k analýze a detekci deepfake s působivou přesností. Každý nástroj a technika nabízí jedinečný přístup k detekci deepfake, od analýzy jemných prvků ve stupních šedi ve videu až po sledování výrazů obličeje a pohybů subjektů.

Například Sentinel využívá umělou inteligenci k analýze digitálních médií a určení, zda byla zmanipulována, a poskytuje vizualizaci manipulace. Nástroj Video Authenticator od společnosti Microsoft na druhou stranu poskytuje skóre spolehlivosti v reálném čase, které indikuje, zda byla statická fotografie nebo video zmanipulováno. Tyto nástroje, spolu s dalšími, o kterých jsme hovořili, jsou v čele boje proti deepfakes a pomáhají zajistit autenticitu online obsahu.

Jak se však technologie za deepfakes neustále rozvíjí, musí se vyvíjet i naše metody detekce. Vývoj technologie deepfake je rychle se pohybující cíl a naše nástroje a techniky se musí vyvíjet, abychom udrželi krok. To bude vyžadovat neustálý výzkum a vývoj, stejně jako spolupráci mezi výzkumnými pracovníky, technologickými společnostmi a tvůrci politik.

Navíc je důležité si uvědomit, že technologie sama o sobě nedokáže problém deepfakes vyřešit. Důležité je také vzdělávání a osvěta. Všichni se musíme stát náročnějšími konzumenty online obsahu, zpochybňovat zdroj informací a hledat známky manipulace. Tím, že budeme informováni o nejnovějším vývoji v oblasti technologie deepfake a její detekce, můžeme všichni hrát roli v boji proti této hrozbě.