Az 5 legjobb mélyhamisítás-érzékelő eszköz és technika (2024. május)

A digitális korszakban a mélyhamisítások jelentős veszélyt jelentenek az online tartalmak hitelessége szempontjából. Ezek a kifinomult mesterséges intelligencia által generált videók meggyőzően utánozzák a valódi embereket, így egyre nehezebb megkülönböztetni a tényeket a fikciótól. Ahogy azonban a mélyhamisítás mögötti technológia fejlődött, úgy fejlődtek az észlelésükre tervezett eszközök és technikák is. Ebben a blogban megvizsgáljuk a ma elérhető legjobb öt mélyhamisítás-észlelési eszközt és technikát.

1. Őrszem

(Kép: Sentinel)

A Sentinel egy vezető mesterséges intelligencia-alapú védelmi platform, amely segít a demokratikus kormányoknak, védelmi ügynökségeknek és vállalatoknak megállítani a mélyhamisítások veszélyét. A Sentinel technológiáját Európa vezető szervezetei használják. A rendszer úgy működik, hogy lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy weboldalukon vagy API-n keresztül töltsenek fel digitális médiát, amelyet aztán automatikusan elemzik az AI-hamisítás szempontjából. A rendszer meghatározza, hogy a média mélyhamisítás-e vagy sem, és megjeleníti a manipulációt.

A Sentinel mélyhamisítás-észlelő technológiáját a digitális média integritásának védelmére tervezték. Speciális mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ a feltöltött adathordozók elemzésére és annak megállapítására, hogy manipulálták-e. A rendszer részletes jelentést ad az eredményekről, beleértve a média megváltozott területeinek megjelenítését is. Ez lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy pontosan lássák, hol és hogyan manipulálták a médiát.

A Sentinel főbb jellemzői:

• AI-alapú mélyhamisítás észlelése
• Európa vezető szervezetei használják
• Lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy digitális médiát töltsenek fel elemzés céljából
• Megjeleníti a manipulációt

2. Az Intel valós idejű mélyhamisítás-érzékelője

Az Intel bemutatta a FakeCatcher néven ismert valós idejű mélyhamisítás-érzékelőt. Ez a technológia 96%-os pontossággal képes észlelni a hamis videókat, és ezredmásodpercek alatt visszaadja az eredményeket. A Binghamtoni New York-i Állami Egyetemen dolgozó Umur Ciftcivel együttműködésben tervezett detektor Intel hardvert és szoftvert használ, szerveren fut, és webalapú platformon keresztül kapcsolódik.

A FakeCatcher valódi nyomokat keres a valódi videókban, és felméri, mi tesz minket emberré – a videó pixeleiben megjelenő finom „véráramlást”. Amikor szívünk vért pumpál, ereink színe megváltozik. Ezeket a véráramlási jeleket az egész arcról gyűjtik, és az algoritmusok ezeket a jeleket térbeli és időbeli térképekké alakítják. Ezután a mély tanulás segítségével azonnal felismeri, hogy egy videó valódi vagy hamis.

Az Intel valós idejű mélyhamisítás-érzékelőjének főbb jellemzői:

• A Binghamtoni New York-i Állami Egyetemmel együttműködve fejlesztették ki
• 96%-os pontossággal képes felismerni a hamis videókat
• Ezredmásodpercben adja vissza az eredményeket
• Finom „véráramlást” használ a videó képpontjaiban a mélyhamisítások észlelésére

3. WeVerify

(Kép: WeVerify)

A WeVerify egy olyan projekt, amely intelligens humán tartalomellenőrzési és dezinformációelemző módszerek és eszközök fejlesztését célozza. A projekt a közösségi média és a webes tartalmak elemzésére és kontextusba helyezésére összpontosít a tágabb online ökoszisztémán belül, hogy felfedje a koholt tartalmakat. Ez a keresztmodális tartalomellenőrzéssel, a közösségi hálózatok elemzésével, a mikrocélzott leleplezéssel és az ismert hamisítványok blokklánc-alapú nyilvános adatbázisával érhető el.

A WeVerify főbb jellemzői:

• Intelligens humán-in-the-loop tartalomellenőrzési és dezinformációelemzési módszereket és eszközöket fejleszt
• Elemzi és kontextusba helyezi a közösségi médiát és a webes tartalmakat
• Felfedi a koholt tartalmat a többmodális tartalomellenőrzés, a közösségi hálózatok elemzése és a mikrocélzott leleplezés révén
• Az ismert hamisítványok blokklánc-alapú nyilvános adatbázisát használja

4. A Microsoft Video Authenticator eszköze**

(Kép: Microsoft)

A Microsoft Video Authenticator eszköze egy hatékony eszköz, amely képes elemezni az állóképeket vagy videókat, hogy megbízhatósági pontszámot adjon, amely jelzi, hogy az adathordozót manipulálták-e. Érzékeli a mélyhamisított és a finom szürkeárnyalatos elemek keveredési határát, amelyek az emberi szem számára nem észlelhetők. Ezt a megbízhatósági pontszámot valós időben is biztosítja, lehetővé téve a mélyhamisítások azonnali észlelését.

A Video Authenticator Tool fejlett mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ a média elemzésére és a manipuláció jeleinek észlelésére. Finom változásokat keres a média szürkeárnyalatos elemeiben, amelyek gyakran a mélyhamisítás árulkodó jelei. Az eszköz valós idejű megbízhatósági pontszámot biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy gyorsan megállapítsák, hogy az adathordozó hiteles-e vagy sem.

A Microsoft Video Authenticator eszközének főbb jellemzői:

• Állóképeket vagy videókat elemzi
• Valós idejű megbízhatósági pontszámot biztosít
• Érzékeli a finom szürkeárnyalatos változásokat
• Lehetővé teszi a mélyhamisítások azonnali észlelését

5. Mélyhamisítás észlelése fonéma-viséma eltérések használatával

Ez az innovatív technika, amelyet a Stanford Egyetem és a Kaliforniai Egyetem kutatói fejlesztettek ki, kihasználja azt a tényt, hogy a száj alakjának dinamikáját jelző visémek néha eltérnek a beszélt fonémától, vagy nem állnak összhangban a beszélt fonémával. Ez az inkonzisztencia a mélyhamisítások gyakori hibája, mivel az AI gyakran küzd azért, hogy a száj mozgását a kimondott szavakkal tökéletesen összehangolja.

A Phoneme-Viseme Mismatch technika fejlett mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ a videó elemzésére és ezen inkonzisztenciák észlelésére. Összehasonlítja a száj mozgását (visémák) a kimondott szavakkal (fonémák), és megkeresi az esetleges eltéréseket. Ha a rendszer eltérést észlel, az azt jelzi, hogy a videó mélyhamisítás.

A fonéma-viséma eltéréseket használó mélyhamisítás-felismerés főbb jellemzői:

• A Stanford Egyetem és a Kaliforniai Egyetem kutatói fejlesztették ki
• Kihasználja a visémák és fonémák közötti ellentmondásokat a mélyhamisításokban
• Speciális mesterséges intelligencia-algoritmusokat használ az eltérések észlelésére
• Erőteljesen jelzi a mélyhamisítást, ha eltérést észlel

A mélyhamisítás-felderítés jövője

Miközben a 21. század digitális táján navigálunk, a mélyhamisítások kísértete nagyra bukkan. Ezek a mesterséges intelligencia által generált videók, amelyek meggyőzően képesek utánozni valódi embereket, jelentős veszélyt jelentenek az online tartalmak hitelességére nézve. A személyes kapcsolatoktól a politikai választásokig mindent megzavarhatnak, így a hatékony mélyhamisítás-felderítő eszközök és technikák iránti igény minden eddiginél fontosabbá válik.

Az öt mélyhamisítás-észlelési eszköz és technika, amelyet ebben a blogban vizsgáltunk, a terület élvonalát képviselik. Fejlett AI-algoritmusokat használnak a mélyhamisítások lenyűgöző pontosságú elemzésére és észlelésére. Minden eszköz és technika egyedi megközelítést kínál a mélyhamisítás észleléséhez, a videó finom szürkeárnyalatos elemeinek elemzésétől az alanyok arckifejezésének és mozgásának nyomon követéséig.

A Sentinel például mesterséges intelligencia segítségével elemzi a digitális médiát, és meghatározza, hogy manipulálták-e, így megjelenítve a manipulációt. A Microsoft Video Authenticator Tool viszont valós idejű megbízhatósági pontszámot ad, amely jelzi, hogy egy állóképet vagy videót manipuláltak-e. Ezek az eszközök, valamint az általunk tárgyalt többi eszköz vezetik a mélyhamisítások elleni küzdelmet, és segítik az online tartalmak hitelességét.

Ahogy azonban a mélyhamisítás mögött meghúzódó technológia folyamatosan fejlődik, az észlelési módszereinknek is fejlődniük kell. A deepfake technológia fejlesztése gyorsan változó célpont, eszközeinknek és technikáinknak pedig fejlődniük kell, hogy lépést tartsanak. Ehhez folyamatos kutatásra és fejlesztésre, valamint kutatók, technológiai vállalatok és politikai döntéshozók közötti együttműködésre lesz szükség.

Ezenkívül nem szabad elfelejteni, hogy a technológia önmagában nem tudja megoldani a mélyhamisítások problémáját. Az oktatás és a tudatosság szintén kulcsfontosságú. Mindannyiunknak az online tartalmak igényesebb fogyasztóivá kell válnunk, akik megkérdőjelezik az információforrást, és keresik a manipuláció jeleit. Ha folyamatosan tájékozódunk a mélyhamisítási technológia és észlelés legújabb fejleményeiről, mindannyian részt vehetünk a fenyegetés elleni küzdelemben.