5 bedste Deepfake-detektorværktøjer og -teknikker (maj 2024)

I den digitale tidsalder er deepfakes dukket op som en væsentlig trussel mod ægtheden af ​​onlineindhold. Disse sofistikerede AI-genererede videoer kan på overbevisende vis efterligne rigtige mennesker, hvilket gør det stadig sværere at skelne fakta fra fiktion. Men efterhånden som teknologien bag deepfakes er avanceret, er værktøjerne og teknikkerne også designet til at opdage dem. I denne blog vil vi udforske de fem bedste deepfake-detektionsværktøjer og -teknikker, der er tilgængelige i dag.

1. Sentinel

(Billede: Sentinel)

Sentinel er en førende AI-baseret beskyttelsesplatform, der hjælper demokratiske regeringer, forsvarsagenturer og virksomheder med at stoppe truslen om deepfakes. Sentinels teknologi bruges af førende organisationer i Europa. Systemet fungerer ved at tillade brugere at uploade digitale medier via deres hjemmeside eller API, som derefter automatisk analyseres for AI-forfalskning. Systemet afgør, om mediet er en deepfake eller ej, og giver en visualisering af manipulationen.

Sentinels deepfake-detektionsteknologi er designet til at beskytte integriteten af ​​digitale medier. Det bruger avancerede AI-algoritmer til at analysere de uploadede medier og afgøre, om det er blevet manipuleret. Systemet giver en detaljeret rapport over sine resultater, herunder en visualisering af de områder af medierne, der er blevet ændret. Dette giver brugerne mulighed for at se præcis, hvor og hvordan medierne er blevet manipuleret.

Nøglefunktioner ved Sentinel:

• AI-baseret deepfake-detektion
• Anvendes af førende organisationer i Europa
• Giver brugere mulighed for at uploade digitale medier til analyse
• Giver en visualisering af manipulationen

2. Intels realtidsdeepfake-detektor

Intel har introduceret en real-time deepfake detektor kendt som FakeCatcher. Denne teknologi kan registrere falske videoer med en nøjagtighed på 96 %, hvilket giver resultater på millisekunder. Detektoren, der er designet i samarbejde med Umur Ciftci fra State University of New York i Binghamton, bruger Intels hardware og software, der kører på en server og har grænseflader gennem en webbaseret platform.

FakeCatcher leder efter autentiske ledetråde i rigtige videoer og vurderer, hvad der gør os til mennesker - subtile "blodstrømme" i pixels i en video. Når vores hjerter pumper blod, ændrer vores årer farve. Disse blodstrømssignaler opsamles fra hele ansigtet, og algoritmer oversætter disse signaler til spatiotemporale kort. Så ved hjælp af dyb læring kan den øjeblikkeligt registrere, om en video er ægte eller falsk.

Nøglefunktioner i Intels Real-Time Deepfake Detector:

• Udviklet i samarbejde med State University of New York i Binghamton
• Kan registrere falske videoer med en nøjagtighedsgrad på 96 %
• Returnerer resultater i millisekunder
• Bruger subtil "blodgennemstrømning" i pixels i en video til at registrere dybe forfalskninger

3. WeVerify

(Billede: WeVerify)

WeVerify er et projekt, der har til formål at udvikle intelligente human-in-the-loop indholdsverifikation og disinformation analysemetoder og værktøjer. Projektet fokuserer på at analysere og kontekstualisere sociale medier og webindhold i det bredere online økosystem for at afsløre fremstillet indhold. Dette opnås gennem tværmodal indholdsverifikation, sociale netværksanalyse, mikromålrettet debunking og en blockchain-baseret offentlig database over kendte forfalskninger.

Nøglefunktioner i WeVerify:

• Udvikler intelligente human-in-the-loop indholdsverifikation og disinformation analysemetoder og værktøjer
• Analyserer og kontekstualiserer sociale medier og webindhold
• Afslører fremstillet indhold gennem tværmodal indholdsverifikation, sociale netværksanalyse og mikromålrettet debunking
• Bruger en blockchain-baseret offentlig database over kendte forfalskninger

4. Microsofts Video Authenticator Tool**

(Billede: Microsoft)

Microsofts Video Authenticator Tool er et kraftfuldt værktøj, der kan analysere et stillbillede eller en video for at give en konfidensscore, der indikerer, om mediet er blevet manipuleret. Den registrerer blandingsgrænsen for de deepfake og subtile gråtoneelementer, som ikke kan spores af det menneskelige øje. Det giver også denne tillidsscore i realtid, hvilket giver mulighed for øjeblikkelig detektering af deepfakes.

Video Authenticator Tool bruger avancerede AI-algoritmer til at analysere medierne og opdage tegn på manipulation. Den leder efter subtile ændringer i mediernes gråtoneelementer, som ofte er et afslørende tegn på en deepfake. Værktøjet giver en tillidsscore i realtid, så brugerne hurtigt kan afgøre, om mediet er autentisk eller ej.

Nøglefunktioner i Microsofts Video Authenticator Tool:

• Analyserer stillbilleder eller videoer
• Giver en tillidsscore i realtid
• Registrerer subtile gråtoneændringer
• Giver mulighed for øjeblikkelig detektering af deepfakes

5. Deepfake-detektion ved hjælp af fonem-visem-uoverensstemmelser

Denne innovative teknik, udviklet af forskere fra Stanford University og University of California, udnytter det faktum, at visemer, som betegner dynamikken i mundformen, nogle gange er anderledes eller inkonsistente med det talte fonem. Denne inkonsistens er en almindelig fejl i deepfakes, da AI ofte kæmper for perfekt at matche mundens bevægelse med de talte ord.

Phoneme-Viseme Mismatch-teknikken bruger avancerede AI-algoritmer til at analysere videoen og opdage disse uoverensstemmelser. Den sammenligner bevægelsen af ​​munden (visemer) med de talte ord (fonem) og leder efter eventuelle uoverensstemmelser. Hvis der registreres et mismatch, er det en stærk indikation af, at videoen er en deepfake.

Nøglefunktioner ved Deepfake-detektion ved hjælp af fonem-visem-uoverensstemmelser:

• Udviklet af forskere fra Stanford University og University of California
• Udnytter uoverensstemmelserne mellem visemer og fonemer i deepfakes
• Bruger avancerede AI-algoritmer til at opdage uoverensstemmelser
• Giver en stærk indikation af deepfake, hvis der opdages et mismatch

Fremtiden for Deepfake Detection

Mens vi navigerer i det digitale landskab i det 21. århundrede, tårner spøgelset af deepfakes sig stort. Disse AI-genererede videoer, som overbevisende kan efterligne rigtige mennesker, udgør en væsentlig trussel mod ægtheden af ​​onlineindhold. De har potentialet til at forstyrre alt fra personlige forhold til politiske valg, hvilket gør behovet for effektive deepfake-detektionsværktøjer og -teknikker mere kritisk end nogensinde.

De fem deepfake-detektionsværktøjer og -teknikker, vi har udforsket i denne blog, repræsenterer banebrydende inden for dette felt. De bruger avancerede AI-algoritmer til at analysere og detektere deepfakes med imponerende nøjagtighed. Hvert værktøj og hver teknik tilbyder en unik tilgang til deepfake-detektion, fra analyse af de subtile gråtoneelementer i en video til sporing af motivets ansigtsudtryk og bevægelser.

Sentinel bruger for eksempel kunstig intelligens til at analysere digitale medier og afgøre, om de er blevet manipuleret, hvilket giver en visualisering af manipulationen. Microsofts Video Authenticator Tool giver på den anden side en real-time tillidsscore, der indikerer, om et stillbillede eller en video er blevet manipuleret. Disse værktøjer, sammen med de andre, vi har diskuteret, leder kampen mod deepfakes og hjælper med at sikre ægtheden af ​​onlineindhold.

Men efterhånden som teknologien bag deepfakes fortsætter med at udvikle sig, så skal vores metoder til detektion også gøre det. Udviklingen af ​​deepfake-teknologi er et hastigt bevægende mål, og vores værktøjer og teknikker skal udvikle sig for at holde trit. Dette vil kræve løbende forskning og udvikling samt samarbejde mellem forskere, teknologivirksomheder og politiske beslutningstagere.

Desuden er det vigtigt at huske, at teknologi alene ikke kan løse problemet med deepfakes. Uddannelse og bevidsthed er også afgørende. Vi skal alle blive mere kræsne forbrugere af onlineindhold, stille spørgsmålstegn ved kilden til informationen og lede efter tegn på manipulation. Ved at holde os informeret om den seneste udvikling inden for deepfake-teknologi og detektion, kan vi alle spille en rolle i at bekæmpe denne trussel.