5 nejlepších Deepfake Detector Tools & Techniques (květen 2024)

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. 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 používána předními organizacemi v Evropě. Systém funguje tak, že umožňuje uživatelům nahrávat digitální média prostřednictvím jejich webových stránek nebo API, která jsou pak automaticky analyzována na padělání AI. Systém určí, zda je médium hluboce falešné nebo ne, a poskytne vizualizaci manipulace.

Technologie detekce deepfake společnosti Sentinel je navržena tak, aby chránila integritu digitálních médií. K analýze nahraných médií a zjištění, zda s nimi bylo manipulováno, používá pokročilé algoritmy umělé inteligence. Systém poskytuje podrobnou zprávu o svých zjištěních, včetně vizualizace oblastí médií, které byly změněny. To umožňuje uživatelům přesně vidět, kde a jak bylo s médii manipulováno.

Klíčové vlastnosti Sentinelu:

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

2. Deepfake Deepfake od společnosti Intel v reálném čase

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 Real-Time Deepfake Detector od Intelu:

• 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

3. 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

4. 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

5. 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 Phoneme-Viseme Mismatch využívá pokročilé algoritmy AI k analýze videa a detekci těchto nekonzistencí. Porovnává pohyb úst (visémy) s mluvenými slovy (fonémy) a hledá případné neshody. Pokud je zjištěna neshoda, je to jasným znamením, že video je hluboce falešné.

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

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 prozkoumali v tomto blogu, představují špičku v této oblasti. Využívají pokročilé algoritmy umělé inteligence k analýze a detekci deepfakes 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 objektů.

Sentinel například používá AI k analýze digitálních médií a určení, zda s nimi bylo manipulováno, a poskytuje vizualizaci manipulace. Microsoft Video Authenticator Tool na druhé straně poskytuje skóre spolehlivosti v reálném čase, které ukazuje, zda byla manipulována statická fotografie nebo video. Tyto nástroje spolu s dalšími, o kterých jsme mluvili, vedou boj 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.

Kromě toho je důležité si uvědomit, že samotná technologie nemůže vyřešit problém deepfakes. Zásadní je také vzdělání a informovanost. Všichni se musíme stát náročnějšími konzumenty online obsahu, zpochybňovat zdroj informací a hledat známky manipulace. Tím, že zůstaneme informováni o nejnovějším vývoji v technologii deepfake a detekci, můžeme všichni hrát roli v boji proti této hrozbě.