5 parasta Deepfake Detector -työkalua ja -tekniikkaa (toukokuu 2024)

Digitaalisella aikakaudella syväväärennökset ovat nousseet merkittäväksi uhkaksi verkkosisällön aitoudelle. Nämä hienostunut tekoälyn luomat videot voivat jäljitellä oikeita ihmisiä vakuuttavasti, mikä tekee tosiasian erottamisesta fiktiosta entistä vaikeampaa. Kuitenkin, kun syväväärennösten takana oleva tekniikka on kehittynyt, myös niiden havaitsemiseen suunnitellut työkalut ja tekniikat ovat kehittyneet. Tässä blogissa tutkimme viittä suosituinta syvän väärennösten tunnistustyökalua ja tekniikkaa, jotka ovat saatavilla tänään.

1. Vartiomies

(Kuva: Sentinel)

Sentinel on johtava tekoälypohjainen suojausalusta, joka auttaa demokraattisia hallituksia, puolustusvirastoja ja yrityksiä pysäyttämään syväväärennösten uhan. Sentinelin teknologiaa käyttävät johtavat organisaatiot Euroopassa. Järjestelmä toimii sallimalla käyttäjien ladata digitaalista mediaa verkkosivustonsa tai API:n kautta, joka sitten analysoidaan automaattisesti tekoälyväärennösten varalta. Järjestelmä määrittää, onko media syväväärennös vai ei, ja antaa visualisoinnin manipuloinnista.

Sentinelin syväväärennösten tunnistustekniikka on suunniteltu suojaamaan digitaalisen median eheyttä. Se käyttää kehittyneitä tekoälyalgoritmeja analysoimaan ladattua mediaa ja määrittämään, onko sitä manipuloitu. Järjestelmä tarjoaa yksityiskohtaisen raportin löydöstään, mukaan lukien visualisoinnin median alueista, joita on muutettu. Näin käyttäjät näkevät tarkalleen missä ja miten mediaa on manipuloitu.

Sentinelin tärkeimmät ominaisuudet:

• AI-pohjainen syväväärennösten tunnistus
• Käyttää johtavia organisaatioita Euroopassa
• Käyttäjät voivat ladata digitaalista mediaa analysoitavaksi
• Tarjoaa visualisoinnin manipulaatiosta

2. Intelin reaaliaikainen syväväärennösten ilmaisin

Intel on tuonut markkinoille reaaliaikaisen syväväärennöstunnistimen, joka tunnetaan nimellä FakeCatcher. Tämä tekniikka tunnistaa väärennetyt videot 96 %:n tarkkuudella ja palauttaa tulokset millisekunneissa. Ilmaisin, joka on suunniteltu yhteistyössä Umur Ciftcin kanssa New Yorkin osavaltion yliopistosta Binghamtonissa, käyttää Intelin laitteistoa ja ohjelmistoa, joka toimii palvelimella ja liitetään verkkopohjaisen alustan kautta.

FakeCatcher etsii aitoja vihjeitä oikeista videoista ja arvioi, mikä tekee meistä ihmisiä – hienovaraista "verenvirtausta" videon pikseleissä. Kun sydämemme pumppaa verta, suonemme muuttavat väriä. Nämä verenvirtaussignaalit kerätään kaikkialta kasvoilta, ja algoritmit kääntävät nämä signaalit spatiotemporaalisiksi kartoiksi. Sen jälkeen syväoppimisen avulla se voi havaita välittömästi, onko video todellinen vai väärennös.

Intelin reaaliaikaisen Deepfake Detectorin tärkeimmät ominaisuudet:

• Kehitetty yhteistyössä New Yorkin osavaltion yliopiston kanssa Binghamtonissa
• Pystyy tunnistamaan väärennetyt videot 96 %:n tarkkuudella
• Palauttaa tulokset millisekunteina
• Käyttää hienovaraista "verenvirtausta" videon pikseleissä tunnistaakseen syvät väärennökset

3. WeVerify

(Kuva: WeVerify)

WeVerify on projekti, jonka tavoitteena on kehittää älykkäitä in-the-loop-sisällönvarmistus- ja disinformaatioanalyysimenetelmiä ja -työkaluja. Projekti keskittyy sosiaalisen median ja verkkosisällön analysointiin ja kontekstualisointiin laajemmassa verkkoekosysteemissä, jotta voidaan paljastaa valmistettua sisältöä. Tämä saavutetaan monimuotoisen sisällön todentamisen, sosiaalisen verkoston analyysin, mikrokohdistetun paljastuksen ja lohkoketjupohjaisen julkisen tietokannan avulla tunnetuista väärennöksistä.

WeVerifyn tärkeimmät ominaisuudet:

• Kehittää älykkäitä in-the-loop-sisällön todentamis- ja disinformaatioanalyysimenetelmiä ja -työkaluja
• Analysoi ja kontekstualisoi sosiaalisen median ja verkkosisältöä
• Paljastaa valmistetun sisällön monimuotoisen sisällön todentamisen, sosiaalisen verkoston analyysin ja mikrokohdistetun paljastamisen avulla
• Käyttää lohkoketjupohjaista julkista tietokantaa tunnetuista väärennöksistä

4. Microsoftin Video Authenticator -työkalu**

(Kuva: Microsoft)

Microsoftin Video Authenticator -työkalu on tehokas työkalu, joka voi analysoida still-kuvaa tai videota ja antaa luottamuspisteet, joka osoittaa, onko mediaa manipuloitu. Se havaitsee syvän väärennösten ja hienovaraisten harmaasävyelementtien sekoittumisrajan, joita ihmissilmä ei voi havaita. Se tarjoaa myös tämän luottamuspisteen reaaliajassa, mikä mahdollistaa syvän väärennösten välittömän havaitsemisen.

Video Authenticator Tool käyttää kehittyneitä tekoälyalgoritmeja median analysointiin ja manipuloinnin merkit havaitsemiseen. Se etsii hienovaraisia ​​muutoksia median harmaasävyelementeissä, jotka ovat usein osoitus syvästä väärennöksestä. Työkalu tarjoaa reaaliaikaisen luottamuspisteen, jonka avulla käyttäjät voivat nopeasti määrittää, onko media aito vai ei.

Microsoftin Video Authenticator -työkalun tärkeimmät ominaisuudet:

• Analysoi still-kuvia tai videoita
• Tarjoaa reaaliaikaisen luottamuspisteen
• Havaitsee hienovaraiset harmaasävymuutokset
• Mahdollistaa syvän väärennösten välittömän havaitsemisen

5. Deepfake-tunnistus käyttämällä foneemi-viseme-epäsopivuutta

Tämä Stanfordin ja Kalifornian yliopiston tutkijoiden kehittämä innovatiivinen tekniikka hyödyntää sitä tosiasiaa, että viseemit, jotka ilmaisevat suun muodon dynamiikkaa, ovat joskus erilaisia ​​tai epäjohdonmukaisia ​​puhutun foneeman kanssa. Tämä epäjohdonmukaisuus on yleinen puute syvässä väärennöksissä, koska tekoäly pyrkii usein sovittamaan suun liikkeet täydellisesti yhteen puhuttujen sanojen kanssa.

Phoneme-Viseme Mismatch -tekniikka käyttää edistyneitä tekoälyalgoritmeja videon analysointiin ja näiden epäjohdonmukaisuuksien havaitsemiseen. Se vertaa suun liikettä (viseemit) puhuttuihin sanoihin (foneemit) ja etsii mahdollisia ristiriitoja. Jos havaitaan epäsuhta, se on vahva osoitus siitä, että video on syvä väärennös.

Deepfake-tunnistuksen tärkeimmät ominaisuudet käyttämällä foneemi-viseme-epäsopivuutta:

• Sen ovat kehittäneet Stanfordin ja Kalifornian yliopiston tutkijat
• Hyödyntää viseemien ja foneemien välisiä epäjohdonmukaisuuksia syväväärennöksissä
• Käyttää kehittyneitä AI-algoritmeja havaitakseen epäsuhta
• Antaa vahvan osoituksen syvästä väärennöksestä, jos epäsuhta havaitaan

Deepfake Detectionin tulevaisuus

Kun navigoimme 21-luvun digitaalisessa maisemassa, syväväärennösten haamu hämärtyy. Nämä tekoälyn luomat videot, jotka voivat vakuuttavasti jäljitellä oikeita ihmisiä, muodostavat merkittävän uhan verkkosisällön aitoudelle. Ne voivat häiritä kaikkea henkilökohtaisista suhteista poliittisiin vaaleihin, mikä tekee tehokkaiden syvän väärennösten havaitsemistyökalujen ja -tekniikoiden tarpeesta kriittisemmän kuin koskaan.

Viisi syvän väärennösten tunnistustyökalua ja tekniikkaa, joita olemme tutkineet tässä blogissa, edustavat tämän alan huippua. Ne käyttävät kehittyneitä tekoälyalgoritmeja analysoimaan ja havaitsemaan syväväärennöksiä vaikuttavalla tarkkuudella. Jokainen työkalu ja tekniikka tarjoaa ainutlaatuisen lähestymistavan syvän väärennösten havaitsemiseen, aina videon hienovaraisten harmaasävyelementtien analysoinnista koehenkilöiden ilmeiden ja liikkeiden seurantaan.

Esimerkiksi Sentinel käyttää tekoälyä digitaalisen median analysointiin ja sen määrittämiseen, onko sitä manipuloitu, mikä mahdollistaa manipuloinnin visualisoinnin. Microsoftin Video Authenticator Tool puolestaan ​​tarjoaa reaaliaikaisen luottamuspisteen, joka osoittaa, onko still-kuvaa tai videota manipuloitu. Nämä työkalut yhdessä muiden käsittelemiemme työkalujen kanssa johtavat syväväärennösten torjuntaa ja auttavat varmistamaan verkkosisällön aitouden.

Kuitenkin, kun syväväärennösten takana oleva tekniikka kehittyy jatkuvasti, myös tunnistusmenetelmiemme on kehitettävä. Deepfake-teknologian kehitys on nopeasti liikkuva kohde, ja työkalujemme ja tekniikoidemme on kehitettävä pysyäkseen tahdissa. Tämä edellyttää jatkuvaa tutkimusta ja kehitystä sekä yhteistyötä tutkijoiden, teknologiayritysten ja poliittisten päättäjien välillä.

Lisäksi on tärkeää muistaa, että tekniikka ei yksin voi ratkaista syväväärennösten ongelmaa. Koulutus ja tietoisuus ovat myös tärkeitä. Meidän kaikkien on tultava entistä vaativampia verkkosisällön kuluttajia, jotka kyseenalaistavat tiedon lähteen ja etsivät manipuloinnin merkkejä. Pysymällä ajan tasalla syväväärennösteknologian ja -tunnistuksen viimeisimmästä kehityksestä, voimme kaikki osallistua tämän uhan torjumiseen.