5 საუკეთესო ღრმა დეტექტორის ხელსაწყოები და ტექნიკა (2024 წლის მაისი)

ციფრულ ეპოქაში ღრმა ფეიქი წარმოიშვა, როგორც მნიშვნელოვანი საფრთხე ონლაინ შინაარსის ავთენტურობისთვის. ხელოვნური ინტელექტის შექმნილ ამ დახვეწილ ვიდეოებს შეუძლიათ დამაჯერებლად მიბაძონ რეალურ ადამიანებს, რაც ართულებს ფაქტების გამოგონებისგან გარჩევას. თუმცა, როგორც ღრმა ფეიქის მიღმა ტექნოლოგია განვითარდა, ასევე განვითარდა ინსტრუმენტები და ტექნიკა მათი აღმოსაჩენად. ამ ბლოგში ჩვენ შევისწავლით ღრმა ყალბი აღმოჩენის ხუთ საუკეთესო ინსტრუმენტს და ტექნიკას, რომლებიც დღეს ხელმისაწვდომია.

1. Sentinel

(სურათი: Sentinel)

Sentinel არის წამყვანი AI-ზე დაფუძნებული დამცავი პლატფორმა, რომელიც ეხმარება დემოკრატიულ მთავრობებს, თავდაცვის სააგენტოებსა და საწარმოებს შეაჩერონ ღრმა ფეიკის საფრთხე. Sentinel-ის ტექნოლოგიას იყენებენ ევროპის წამყვანი ორგანიზაციები. სისტემა მუშაობს იმით, რომ მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ატვირთონ ციფრული მედია თავიანთი ვებსაიტის ან API-ის მეშვეობით, რომელიც შემდეგ ავტომატურად ანალიზდება ხელოვნური ინტელექტის გაყალბებისთვის. სისტემა განსაზღვრავს, არის თუ არა მედია ღრმა ფეიქი და უზრუნველყოფს მანიპულაციის ვიზუალიზაციას.

Sentinel-ის ღრმა ყალბი აღმოჩენის ტექნოლოგია შექმნილია ციფრული მედიის მთლიანობის დასაცავად. ის იყენებს მოწინავე AI ალგორითმებს ატვირთული მედიის გასაანალიზებლად და იმის დასადგენად, იყო თუ არა მისი მანიპულირება. სისტემა იძლევა დეტალურ ანგარიშს მისი აღმოჩენების შესახებ, მათ შორის მედიის იმ სფეროების ვიზუალიზაციას, რომლებიც შეიცვალა. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დაინახონ ზუსტად სად და როგორ მოხდა მედიის მანიპულირება.

Sentinel-ის ძირითადი მახასიათებლები:

• AI-ზე დაფუძნებული ღრმა ყალბი გამოვლენა
• გამოიყენება ევროპის წამყვანი ორგანიზაციების მიერ
• მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ატვირთონ ციფრული მედია ანალიზისთვის
• უზრუნველყოფს მანიპულაციის ვიზუალიზაციას

2. Intel-ის რეალურ დროში Deepfake Detector

Intel-მა წარმოადგინა რეალურ დროში ღრმა ყალბი დეტექტორი, რომელიც ცნობილია როგორც FakeCatcher. ამ ტექნოლოგიას შეუძლია ყალბი ვიდეოების ამოცნობა 96%-იანი სიზუსტით, რაც აბრუნებს შედეგებს მილიწამებში. დეტექტორი, რომელიც შექმნილია ბინგჰემტონში, ნიუ-იორკის სახელმწიფო უნივერსიტეტის უმურ ჩიფჩისთან თანამშრომლობით, იყენებს Intel-ის აპარატურასა და პროგრამულ უზრუნველყოფას, რომელიც მუშაობს სერვერზე და ინტერფეისით არის დაფუძნებული ვებ პლატფორმაზე.

FakeCatcher ეძებს ავთენტურ მინიშნებებს რეალურ ვიდეოებში და აფასებს იმას, თუ რა გვაქცევს ადამიანებად - დახვეწილი „სისხლის ნაკადი“ ვიდეოს პიქსელებში. როდესაც ჩვენი გული სისხლს ამოტუმბავს, ჩვენი ვენები ფერს იცვლის. სისხლის ნაკადის ეს სიგნალები გროვდება მთელი სახიდან და ალგორითმები ამ სიგნალებს გადააქვთ სივრცითი-დროის რუქებად. შემდეგ, ღრმა სწავლის გამოყენებით, მას შეუძლია მყისიერად ამოიცნოს ვიდეო რეალურია თუ ყალბი.

Intel-ის რეალურ დროში Deepfake Detector-ის ძირითადი მახასიათებლები:

• შემუშავებულია ბინგჰემტონში ნიუ-იორკის სახელმწიფო უნივერსიტეტთან თანამშრომლობით
• შეუძლია ყალბი ვიდეოების აღმოჩენა 96%-იანი სიზუსტით
• აბრუნებს შედეგებს მილიწამებში
• იყენებს დახვეწილ „სისხლის ნაკადს“ ვიდეოს პიქსელებში ღრმა ფეიქების აღმოსაჩენად

3. ჩვენ ვამოწმებთ

(სურათი: WeVerify)

WeVerify არის პროექტი, რომელიც მიზნად ისახავს ინტელექტუალური ადამიანის ციკლის შინაარსის გადამოწმებისა და დეზინფორმაციის ანალიზის მეთოდებისა და ინსტრუმენტების შემუშავებას. პროექტი ფოკუსირებულია სოციალური მედიისა და ვებ კონტენტის ანალიზსა და კონტექსტუალიზაციაზე უფრო ფართო ონლაინ ეკოსისტემაში, შეთითხნილი შინაარსის გამოსავლენად. ეს მიიღწევა კროსმოდალური კონტენტის გადამოწმების, სოციალური ქსელის ანალიზის, მიკრო მიზანმიმართული გაუქმების და ცნობილი ყალბების ბლოკჩეინზე დაფუძნებული საჯარო მონაცემთა ბაზის მეშვეობით.

WeVerify-ის ძირითადი მახასიათებლები:

• ავითარებს ინტელექტუალურ კონტენტის გადამოწმებისა და დეზინფორმაციის ანალიზის მეთოდებსა და ინსტრუმენტებს
• აანალიზებს და ახდენს სოციალური მედიისა და ვებ-კონტენტის კონტექსტუალიზაციას
• ამჟღავნებს შეთითხნილ კონტენტს კროსმოდალური კონტენტის გადამოწმების, სოციალური ქსელის ანალიზისა და მიკრომიზანმიმართული გაუქმების გზით
• იყენებს ბლოკჩეინზე დაფუძნებულ საჯარო მონაცემთა ბაზას ცნობილი ყალბების შესახებ

4. Microsoft-ის ვიდეო ავთენტიფიკატორის ინსტრუმენტი**

(სურათი: Microsoft)

Microsoft-ის Video Authenticator Tool არის მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია გააანალიზოს უძრავი ფოტო ან ვიდეო, რათა უზრუნველყოს ნდობის ქულა, რომელიც მიუთითებს მედიის მანიპულირებაზე თუ არა. ის აღმოაჩენს ღრმა ყალბი და დახვეწილი ნაცრისფერი ფერის ელემენტების შერწყმის ზღვარს, რომლებიც ადამიანის თვალისთვის შეუმჩნეველია. ის ასევე უზრუნველყოფს ამ ნდობის ქულას რეალურ დროში, რაც საშუალებას იძლევა დაუყოვნებლივ აღმოაჩინოს ღრმა ფეიქი.

Video Authenticator Tool იყენებს მოწინავე AI ალგორითმებს მედიის გასაანალიზებლად და მანიპულირების ნიშნების აღმოსაჩენად. ის ეძებს დახვეწილ ცვლილებებს მედიის ნაცრისფერ ფერებში, რაც ხშირად ღრმა ფეიკის მანიშნებელია. ინსტრუმენტი უზრუნველყოფს რეალურ დროში ნდობის ქულას, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს სწრაფად დაადგინონ მედია ავთენტურია თუ არა.

Microsoft-ის ვიდეო ავთენტიფიკატორის ძირითადი მახასიათებლები:

• აანალიზებს უძრავ ფოტოებს ან ვიდეოებს
• უზრუნველყოფს რეალურ დროში ნდობის ქულას
• ამოიცნობს ნაცრისფერი ფერის დახვეწილ ცვლილებებს
• საშუალებას იძლევა დაუყოვნებლივ გამოავლინოს ღრმა ფეიქი

5. ღრმა სიყალბის გამოვლენა ფონემა-ვიზემის შეუსაბამობების გამოყენებით

სტენფორდის უნივერსიტეტისა და კალიფორნიის უნივერსიტეტის მკვლევარების მიერ შემუშავებული ეს ინოვაციური ტექნიკა იყენებს იმ ფაქტს, რომ ვისმეები, რომლებიც აღნიშნავენ პირის ფორმის დინამიკას, ზოგჯერ განსხვავებული ან შეუსაბამოა სალაპარაკო ფონემასთან. ეს შეუსაბამობა საერთო ხარვეზია ღრმა ფეიქებში, რადგან AI ხშირად იბრძვის სრულყოფილად შეესაბამებოდეს პირის მოძრაობას სათქმელ სიტყვებთან.

Phoneme-Viseme Mismatch ტექნიკა იყენებს მოწინავე AI ალგორითმებს ვიდეოს გასაანალიზებლად და ამ შეუსაბამობების გამოსავლენად. ის ადარებს პირის (ვიზემეს) მოძრაობას სალაპარაკო სიტყვებს (ფონემებს) და ეძებს რაიმე შეუსაბამობას. თუ გამოვლენილია შეუსაბამობა, ეს არის ძლიერი მანიშნებელი, რომ ვიდეო ღრმა ფეიკია.

Deepfake Detection-ის ძირითადი მახასიათებლები Phoneme-Viseme შეუსაბამობების გამოყენებით:

• შემუშავებულია სტენფორდის უნივერსიტეტისა და კალიფორნიის უნივერსიტეტის მკვლევარების მიერ
• გამოიყენებს შეუსაბამობებს ვიზემებსა და ფონემებს შორის ღრმა ფეიქში
• იყენებს მოწინავე AI ალგორითმებს შეუსაბამობების გამოსავლენად
• უზრუნველყოფს ღრმა მითითებას ღრმა ფეიკის შესახებ, თუ გამოვლენილია შეუსაბამობა

Deepfake Detection-ის მომავალი

21-ე საუკუნის ციფრულ ლანდშაფტში ნავიგაციისას, ღრმა ფეიქების სპექტრი დიდია. ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული ვიდეოები, რომლებსაც შეუძლიათ დამაჯერებლად მიბაძონ რეალურ ადამიანებს, მნიშვნელოვან საფრთხეს უქმნის ონლაინ კონტენტის ავთენტურობას. მათ აქვთ პოტენციალი დაარღვიონ ყველაფერი, პირადი ურთიერთობებიდან პოლიტიკურ არჩევნებამდე, რაც ღრმა სიყალბის აღმოჩენის ეფექტური ინსტრუმენტებისა და ტექნიკის საჭიროებას უფრო კრიტიკულს გახდის, ვიდრე ოდესმე.

ღრმა ყალბი აღმოჩენის ხუთი ინსტრუმენტი და ტექნიკა, რომელიც ჩვენ ამ ბლოგში შევისწავლეთ, წარმოადგენს ამ სფეროს უახლესს. ისინი იყენებენ მოწინავე AI ალგორითმებს ღრმა სიზუსტით გაანალიზებისა და აღმოსაჩენად. თითოეული ინსტრუმენტი და ტექნიკა გვთავაზობს უნიკალურ მიდგომას ღრმა სიყალბის აღმოჩენისთვის, ვიდეოს ნაცრისფერი ფერის დახვეწილი ელემენტების ანალიზიდან სუბიექტების სახის გამონათქვამებისა და მოძრაობების თვალყურის დევნებამდე.

მაგალითად, Sentinel იყენებს AI-ს ციფრული მედიის გასაანალიზებლად და იმის დასადგენად, იყო თუ არა მისი მანიპულირება, რაც უზრუნველყოფს მანიპულაციის ვიზუალიზაციას. Microsoft-ის Video Authenticator Tool, მეორე მხრივ, უზრუნველყოფს რეალურ დროში ნდობის ქულას, რომელიც მიუთითებს, მოხდა თუ არა მანიპულირება უძრავი ფოტოზე ან ვიდეოზე. ეს ხელსაწყოები, ჩვენ მიერ განხილულ სხვა ინსტრუმენტებთან ერთად, ლიდერობენ ღრმა ფეიქების წინააღმდეგ ბრძოლაში, რაც ხელს უწყობს ონლაინ შინაარსის ავთენტურობის უზრუნველყოფას.

თუმცა, როგორც ღრმა ფეიქის მიღმა ტექნოლოგია აგრძელებს წინსვლას, ასევე უნდა მოხდეს ჩვენი აღმოჩენის მეთოდებიც. Deepfake ტექნოლოგიის განვითარება არის სწრაფად მოძრავი სამიზნე და ჩვენი ინსტრუმენტები და ტექნიკა უნდა განვითარდეს იმისთვის, რომ ტემპი შევინარჩუნოთ. ეს მოითხოვს მუდმივ კვლევასა და განვითარებას, ასევე მკვლევარებს, ტექნიკურ კომპანიებსა და პოლიტიკის შემქმნელებს შორის თანამშრომლობას.

უფრო მეტიც, მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ტექნოლოგია მარტო ვერ გადაჭრის ღრმა ფეიქების პრობლემას. განათლება და ცნობიერება ასევე გადამწყვეტია. ჩვენ ყველანი უნდა გავხდეთ ონლაინ კონტენტის უფრო გამჭრიახი მომხმარებლები, ინფორმაციის წყაროს კითხვა და მანიპულირების ნიშნების ძიება. ღრმა ყალბი ტექნოლოგიისა და გამოვლენის უახლესი მოვლენების შესახებ ინფორმირებული ყოფნით, ჩვენ ყველას შეგვიძლია მონაწილეობა მივიღოთ ამ საფრთხის წინააღმდეგ ბრძოლაში.