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ベスト 5 のディープフェイク検出ツールとテクニック (2024 年 XNUMX 月)
デジタル時代において、ディープフェイクはオンライン コンテンツの信頼性に対する重大な脅威として浮上しています。これらの高度な AI 生成ビデオは現実の人物を説得力をもって模倣することができるため、事実とフィクションを区別することがますます困難になっています。ただし、ディープフェイクの背後にあるテクノロジーが進歩するにつれて、ディープフェイクを検出するために設計されたツールや技術も進歩しました。このブログでは、現在利用可能な上位 5 つのディープフェイク検出ツールと技術を検討します。
1. センチネル
（画像：センチネル）
Sentinel は、民主的な政府、防衛機関、企業がディープフェイクの脅威を阻止できるよう支援する、AI ベースの主要な保護プラットフォームです。 Sentinel のテクノロジーは、ヨーロッパの主要組織で使用されています。 このシステムは、ユーザーが Web サイトまたは API を通じてデジタル メディアをアップロードできるようにすることで機能し、その後、AI 偽造がないか自動的に分析されます。 システムはメディアがディープフェイクであるかどうかを判断し、操作を視覚化します。
Sentinel のディープフェイク検出テクノロジーは、デジタル メディアの完全性を保護するように設計されています。 高度な AI アルゴリズムを使用して、アップロードされたメディアを分析し、操作されていないかどうかを判断します。 このシステムは、変更されたメディア領域の視覚化を含む、調査結果の詳細なレポートを提供します。 これにより、ユーザーはメディアがどこでどのように操作されたかを正確に確認できます。
Sentinel の主な特徴:
- AIベースのディープフェイク検出
- ヨーロッパの主要組織で使用されています
- ユーザーが分析のためにデジタル メディアをアップロードできるようにします
- 操作を視覚化します。
2. Intelのリアルタイムディープフェイク検出器
Intel は、FakeCatcher として知られるリアルタイムのディープフェイク検出器を導入しました。 このテクノロジーは偽ビデオを 96% の精度で検出でき、ミリ秒単位で結果を返します。 この検出器は、ニューヨーク州立大学ビンガムトン校の Umur Ciftci と共同で設計されており、Intel のハードウェアとソフトウェアを使用し、サーバー上で実行され、Web ベースのプラットフォームを通じて接続されます。
FakeCatcher は、実際のビデオから本物の手がかりを探し、私たちを人間たらしめているもの、つまりビデオのピクセルにある微妙な「血流」を評価します。 私たちの心臓が血液を送り出すと、静脈の色が変わります。 これらの血流信号は顔全体から収集され、アルゴリズムがこれらの信号を時空間マップに変換します。 そして、ディープラーニングを使用して、ビデオが本物か偽物かを瞬時に検出できます。
Intel のリアルタイム ディープフェイク検出器の主な機能:
- ニューヨーク州立大学ビンガムトン校と共同で開発
- 偽ビデオを96%の精度で検出可能
- 結果をミリ秒単位で返します
- 動画のピクセル内の微妙な「血流」を使用してディープフェイクを検出します
3. 私たちは検証します
（画像：WeVerify）
WeVerify は、インテリジェントな人間参加型コンテンツ検証および偽情報分析手法とツールの開発を目的としたプロジェクトです。 このプロジェクトは、より広範なオンライン エコシステム内でソーシャル メディアと Web コンテンツを分析および文脈化して、捏造されたコンテンツを暴露することに重点を置いています。 これは、クロスモーダル コンテンツ検証、ソーシャル ネットワーク分析、マイクロターゲットを絞った嘘の暴き、既知の偽物のブロックチェーン ベースの公開データベースを通じて実現されます。
WeVerify の主な特徴:
- インテリジェントな人間参加型のコンテンツ検証および偽情報分析の方法とツールを開発します。
- ソーシャル メディアと Web コンテンツを分析し、コンテキスト化します。
- クロスモーダルコンテンツ検証、ソーシャルネットワーク分析、およびマイクロターゲットの虚偽暴行を通じて、捏造されたコンテンツを暴露します
- ブロックチェーンベースの既知の偽物の公開データベースを使用します
4. Microsoft のビデオ認証ツール**
（画像：マイクロソフト）
Microsoft のビデオ認証ツールは、静止写真やビデオを分析して、メディアが操作されているかどうかを示す信頼度スコアを提供できる強力なツールです。 人間の目には検出できないディープフェイクと微妙なグレースケール要素の混合境界を検出します。 また、この信頼スコアをリアルタイムで提供するため、ディープフェイクの即時検出が可能になります。
ビデオ認証ツールは、高度な AI アルゴリズムを使用してメディアを分析し、改ざんの兆候を検出します。 メディアのグレースケール要素の微妙な変化を探します。これは、ディープフェイクの明らかな兆候であることがよくあります。 このツールはリアルタイムの信頼スコアを提供するため、ユーザーはメディアが本物かどうかをすぐに判断できます。
Microsoft のビデオ認証ツールの主な機能:
- 静止画や動画を分析します
- リアルタイムの信頼スコアを提供します
- 微妙なグレースケールの変化を検出
- ディープフェイクの即時検出が可能
5. 音素と口形素の不一致を使用したディープフェイクの検出
スタンフォード大学とカリフォルニア大学の研究者によって開発されたこの革新的な技術は、口の形状のダイナミクスを示す口形素が、話し言葉の音素と異なるか、一致しない場合があるという事実を利用しています。 AI は口の動きと話された言葉を完全に一致させるのに苦労することが多いため、この不一致はディープフェイクによくある欠陥です。
音素と口形素の不一致技術では、高度な AI アルゴリズムを使用してビデオを分析し、これらの不一致を検出します。 口の動き (口形素) と話された言葉 (音素) を比較し、不一致がないかどうかを探します。 不一致が検出された場合、それはビデオがディープフェイクであることを強く示しています。
音素と口形素の不一致を使用したディープフェイク検出の主な特徴:
- スタンフォード大学とカリフォルニア大学の研究者によって開発されました
- ディープフェイクにおける口形素と音素間の不一致を利用します
- 高度な AI アルゴリズムを使用して不一致を検出します
- 不一致が検出された場合、ディープフェイクであることを明確に示します
ディープフェイク検出の未来
21 世紀のデジタル環境をナビゲートするとき、ディープフェイクの脅威が大きく迫っています。 これらの AI 生成ビデオは、本物の人間を説得力を持って模倣することができるため、オンライン コンテンツの信頼性に重大な脅威をもたらします。 これらは個人的な関係から政治選挙に至るまであらゆるものを混乱させる可能性があり、効果的なディープフェイク検出ツールや技術の必要性がこれまで以上に重要になっています。
このブログで調査した XNUMX つのディープフェイク検出ツールと技術は、この分野の最先端を表しています。 高度な AI アルゴリズムを利用して、驚くべき精度でディープフェイクを分析および検出します。 各ツールと技術は、ビデオの微妙なグレースケール要素の分析から被写体の表情や動きの追跡に至るまで、ディープフェイク検出に対する独自のアプローチを提供します。
たとえば、Sentinel は AI を使用してデジタル メディアを分析し、操作されたかどうかを判断し、操作を視覚化します。 一方、Microsoft のビデオ認証ツールは、静止写真またはビデオが操作されているかどうかを示す信頼性スコアをリアルタイムで提供します。 これらのツールは、これまで説明してきた他のツールとともに、ディープフェイクとの戦いを主導し、オンライン コンテンツの信頼性を確保するのに役立ちます。
ただし、ディープフェイクの背後にあるテクノロジーが進歩し続けるにつれて、検出方法も進化する必要があります。 ディープフェイク技術の開発は急速に進んでおり、私たちのツールと技術もそれに追いつくために進化する必要があります。 これには、継続的な研究開発と、研究者、テクノロジー企業、政策立案者の間の協力が必要です。
さらに、テクノロジーだけではディープフェイクの問題を解決できないことを覚えておくことが重要です。 教育と意識も重要です。 私たちは皆、オンライン コンテンツのより目の肥えた消費者にならなければならず、情報源に疑問を抱き、操作の兆候を探らなければなりません。 ディープフェイク技術と検出の最新の開発に関する情報を常に入手することで、私たち全員がこの脅威と戦う役割を果たすことができます。
