5 najboljih alata i tehnika Deepfake detektora (svibanj 2024.)

U digitalnom dobu, deepfakeovi su se pojavili kao značajna prijetnja autentičnosti online sadržaja. Ovi sofisticirani videozapisi generirani umjetnom inteligencijom mogu uvjerljivo oponašati stvarne ljude, čineći sve težim razlikovanje činjenica od fikcije. Međutim, kako je tehnologija koja stoji iza deepfakeova napredovala, napredovali su i alati i tehnike dizajnirani za njihovo otkrivanje. U ovom blogu istražit ćemo pet najboljih alata i tehnika za otkrivanje deepfakea koji su danas dostupni.

1. Stražar

(Slika: Sentinel)

Sentinel je vodeća zaštitna platforma temeljena na umjetnoj inteligenciji koja pomaže demokratskim vladama, obrambenim agencijama i poduzećima da zaustave prijetnju deepfakeova. Sentinelovu tehnologiju koriste vodeće organizacije u Europi. Sustav funkcionira tako da korisnicima dopušta učitavanje digitalnih medija putem njihove web stranice ili API-ja, koji se zatim automatski analiziraju na AI-krivotvorinu. Sustav utvrđuje je li medij deepfake ili ne i daje vizualizaciju manipulacije.

Sentinelova tehnologija detekcije deepfakea dizajnirana je za zaštitu integriteta digitalnih medija. Koristi napredne algoritme umjetne inteligencije za analizu učitanih medija i utvrđivanje je li njima manipulirano. Sustav daje detaljan izvještaj o svojim nalazima, uključujući vizualizaciju područja medija koja su izmijenjena. To korisnicima omogućuje da točno vide gdje i kako se medijima manipuliralo.

Ključne značajke Sentinela:

• Detekcija deepfakea temeljena na umjetnoj inteligenciji
• Koriste ga vodeće organizacije u Europi
• Korisnicima omogućuje učitavanje digitalnih medija za analizu
• Omogućuje vizualizaciju manipulacije

2. Intelov Deepfake detektor u stvarnom vremenu

Intel je predstavio deepfake detektor u stvarnom vremenu poznat kao FakeCatcher. Ova tehnologija može otkriti lažne videozapise sa stopom točnosti od 96%, vraćajući rezultate u milisekundama. Detektor, dizajniran u suradnji s Umurom Ciftcijem sa Državnog sveučilišta New York u Binghamtonu, koristi Intelov hardver i softver, radi na poslužitelju i povezuje se putem web platforme.

FakeCatcher traži autentične tragove u stvarnim videozapisima, procjenjujući što nas čini ljudima - suptilni "krvotok" u pikselima videozapisa. Kada naše srce pumpa krv, naše vene mijenjaju boju. Ovi signali protoka krvi prikupljaju se sa cijelog lica i algoritmi prevode te signale u prostorno-vremenske karte. Zatim, koristeći dubinsko učenje, može odmah otkriti je li video stvaran ili lažan.

Ključne značajke Intelovog Deepfake detektora u stvarnom vremenu:

• Razvijen u suradnji s Državnim sveučilištem New Yorka u Binghamtonu
• Može otkriti lažne videozapise sa stopom točnosti od 96%.
• Vraća rezultate u milisekundama
• Koristi suptilni "protok krvi" u pikselima videozapisa za otkrivanje dubokih krivotvorina

3. WeVerify

(Slika: WeVerify)

WeVerify je projekt usmjeren na razvoj inteligentnih metoda i alata za provjeru sadržaja i analizu dezinformacija u petlji. Projekt je usredotočen na analizu i kontekstualizaciju društvenih medija i web sadržaja unutar šireg online ekosustava kako bi se razotkrio izmišljeni sadržaj. To se postiže provjerom višemodalnog sadržaja, analizom društvenih mreža, mikro-ciljanim razotkrivanjem i javnom bazom podataka poznatih krivotvorina koja se temelji na blockchainu.

Ključne značajke WeVerifyja:

• Razvija inteligentne metode i alate za provjeru sadržaja i analizu dezinformacija u petlji
• Analizira i kontekstualizira društvene medije i web sadržaj
• Razotkriva izmišljeni sadržaj kroz provjeru višemodalnog sadržaja, analizu društvenih mreža i mikrociljano razotkrivanje
• Koristi javnu bazu podataka poznatih krivotvorina koja se temelji na blockchainu

4. Microsoftov Video Authenticator Tool**

(Slika: Microsoft)

Microsoftov Video Authenticator Tool moćan je alat koji može analizirati fotografiju ili video kako bi pružio ocjenu pouzdanosti koja pokazuje je li medij manipuliran. Otkriva granicu stapanja dubokih lažnih i suptilnih sivih tonova koji se ne mogu otkriti ljudskom oku. Također pruža ovu ocjenu pouzdanosti u stvarnom vremenu, omogućujući trenutno otkrivanje deepfakeova.

Alat Video Authenticator koristi napredne AI algoritme za analizu medija i otkrivanje znakova manipulacije. Traže suptilne promjene u elementima sivih tonova medija, koje su često izdajnički znak deepfakea. Alat pruža ocjenu pouzdanosti u stvarnom vremenu, omogućujući korisnicima da brzo utvrde je li medij autentičan ili ne.

Ključne značajke Microsoftovog alata Video Authenticator:

• Analizira fotografije ili videozapise
• Omogućuje ocjenu pouzdanosti u stvarnom vremenu
• Otkriva suptilne promjene u sivim tonovima
• Omogućuje trenutno otkrivanje deepfakeova

5. Deepfake detekcija pomoću neslaganja fonema i Visema

Ova inovativna tehnika, koju su razvili istraživači sa Sveučilišta Stanford i Sveučilišta Kalifornija, iskorištava činjenicu da su visemi, koji označavaju dinamiku oblika usta, ponekad različiti ili nedosljedni s izgovorenim fonemom. Ova nedosljednost je uobičajena mana u deepfakeovima, budući da se umjetna inteligencija često bori da savršeno uskladi pokrete usta s izgovorenim riječima.

Tehnika Phoneme-Viseme Mismatch koristi napredne AI algoritme za analizu videa i otkrivanje tih nedosljednosti. Uspoređuje pokrete usta (visemes) s izgovorenim riječima (fonemima) i traži nepodudarnosti. Ako se otkrije nepodudaranje, to je jaka indikacija da je videozapis deepfake.

Ključne značajke Deepfake otkrivanja pomoću nepodudaranja fonema i Visema:

• Razvili su ga istraživači sa Sveučilišta Stanford i Sveučilišta Kalifornija
• Iskorištava nedosljednosti između visema i fonema u deepfakeovima
• Koristi napredne AI algoritme za otkrivanje nepodudarnosti
• Pruža snažnu indikaciju deepfakea ako se otkrije nepodudaranje

Budućnost Deepfake detekcije

Dok se krećemo digitalnim krajolikom 21. stoljeća, bauk deepfakeova nazire se. Ovi videozapisi generirani umjetnom inteligencijom, koji mogu uvjerljivo oponašati stvarne ljude, predstavljaju značajnu prijetnju autentičnosti online sadržaja. Imaju potencijal poremetiti sve, od osobnih odnosa do političkih izbora, zbog čega je potreba za učinkovitim alatima i tehnikama za otkrivanje lažnih lažnih lažnih lažnih lažnih lažnih podataka kritičnija nego ikad.

Pet alata i tehnika za otkrivanje deepfakea koje smo istražili na ovom blogu predstavljaju vrhunac ovog područja. Koriste napredne algoritme umjetne inteligencije za analizu i otkrivanje dubokih krivotvorina s impresivnom preciznošću. Svaki alat i tehnika nudi jedinstveni pristup detekciji deepfakea, od analize suptilnih elemenata u sivim tonovima videa do praćenja izraza lica i pokreta subjekata.

Sentinel, na primjer, koristi umjetnu inteligenciju za analizu digitalnih medija i utvrđivanje je li njima manipulirano, pružajući vizualizaciju manipulacije. S druge strane, Microsoftov Video Authenticator Tool daje ocjenu pouzdanosti u stvarnom vremenu koja pokazuje je li fotografija ili video manipuliran. Ovi alati, zajedno s ostalima o kojima smo govorili, predvode borbu protiv dubokih lažiranja, pomažući u osiguravanju autentičnosti mrežnog sadržaja.

Međutim, kako tehnologija iza deepfakeova nastavlja napredovati, tako moraju napredovati i naše metode otkrivanja. Razvoj tehnologije deepfake je meta koja se brzo kreće, a naši alati i tehnike moraju se razvijati kako bismo držali korak. To će zahtijevati stalna istraživanja i razvoj, kao i suradnju između istraživača, tehnoloških tvrtki i kreatora politika.

Štoviše, važno je zapamtiti da sama tehnologija ne može riješiti problem deepfakeova. Obrazovanje i svijest također su ključni. Svi moramo postati pronicljiviji potrošači online sadržaja, preispitivati ​​izvore informacija i tražiti znakove manipulacije. Informirajući se o najnovijim dostignućima u tehnologiji i otkrivanju deepfakea, svi možemo igrati ulogu u borbi protiv ove prijetnje.