La información de profundidad puede revelar deepfakes en tiempo real

Una nueva investigación de Italia ha descubierto que la información de profundidad obtenida de las imágenes puede ser una herramienta útil para detectar deepfakes, incluso en tiempo real.

Mientras que la mayoría de las investigaciones sobre la detección de deepfakes en los últimos cinco años se han centrado en la identificación de artefactos (que puede ser mitigada por técnicas mejoradas o confundida con la compresión de codec de video de mala calidad), la iluminación ambiental, rasgos biométricos, perturbación temporal y incluso instinto humano, el nuevo estudio es el primero en sugerir que la información de profundidad podría ser un cifrado valioso para el contenido de deepfakes.

Ejemplos de mapas de profundidad derivados y la diferencia en la información de profundidad perceptual entre imágenes reales y falsas. Fuente: https://arxiv.org/pdf/2208.11074.pdf

Críticamente, los marcos de detección desarrollados para el nuevo estudio operan muy bien en una red ligera como Xception, y aceptablemente bien en MobileNet, y el nuevo artículo reconoce que la baja latencia de inferencia ofrecida a través de dichas redes puede permitir la detección de deepfakes en tiempo real contra la nueva tendencia hacia el fraude de deepfakes en vivo, ejemplificado por el reciente ataque a Binance.

Se puede lograr una mayor economía en el tiempo de inferencia porque el sistema no necesita imágenes en color completo para determinar la diferencia entre mapas de profundidad falsos y reales, sino que puede operar de manera sorprendentemente eficiente solo con imágenes en escala de grises de la información de profundidad.