5 beste Deepfake-detektorverktøy og -teknikker (mai 2024)

I den digitale tidsalderen har deepfakes dukket opp som en betydelig trussel mot ektheten til nettinnhold. Disse sofistikerte AI-genererte videoene kan på en overbevisende måte etterligne virkelige mennesker, noe som gjør det stadig vanskeligere å skille fakta fra fiksjon. Men ettersom teknologien bak deepfakes har avansert, har også verktøyene og teknikkene utviklet for å oppdage dem. I denne bloggen vil vi utforske de fem beste deepfake-deteksjonsverktøyene og teknikkene som er tilgjengelige i dag.

1. Sentinel

(Bilde: Sentinel)

Sentinel er en ledende AI-basert beskyttelsesplattform som hjelper demokratiske regjeringer, forsvarsbyråer og bedrifter med å stoppe trusselen om deepfakes. Sentinels teknologi brukes av ledende organisasjoner i Europa. Systemet fungerer ved å tillate brukere å laste opp digitale medier via deres nettside eller API, som deretter automatisk analyseres for AI-forfalskning. Systemet avgjør om mediet er en deepfake eller ikke, og gir en visualisering av manipulasjonen.

Sentinels deepfake-deteksjonsteknologi er designet for å beskytte integriteten til digitale medier. Den bruker avanserte AI-algoritmer for å analysere det opplastede mediet og avgjøre om det har blitt manipulert. Systemet gir en detaljert rapport om funnene, inkludert en visualisering av områdene i mediene som har blitt endret. Dette lar brukere se nøyaktig hvor og hvordan mediene har blitt manipulert.

Hovedfunksjoner til Sentinel:

• AI-basert deepfake-deteksjon
• Brukes av ledende organisasjoner i Europa
• Lar brukere laste opp digitale medier for analyse
• Gir en visualisering av manipulasjonen

2. Intels sanntidsdeepfake-detektor

Intel har introdusert en sanntidsdeepfake-detektor kjent som FakeCatcher. Denne teknologien kan oppdage falske videoer med en nøyaktighetsgrad på 96 %, og gir resultater på millisekunder. Detektoren, designet i samarbeid med Umur Ciftci fra State University of New York i Binghamton, bruker Intel maskinvare og programvare, kjører på en server og grensesnitt gjennom en nettbasert plattform.

FakeCatcher ser etter autentiske ledetråder i ekte videoer, og vurderer hva som gjør oss til mennesker – subtil "blodstrøm" i pikslene i en video. Når hjertet vårt pumper blod, endrer årene våre farge. Disse blodstrømsignalene samles inn fra hele ansiktet og algoritmer oversetter disse signalene til spatiotemporale kart. Ved hjelp av dyp læring kan den umiddelbart oppdage om en video er ekte eller falsk.

Nøkkelfunksjoner til Intels sanntidsdeepfake-detektor:

• Utviklet i samarbeid med State University of New York i Binghamton
• Kan oppdage falske videoer med en nøyaktighetsgrad på 96 %
• Returnerer resultater i millisekunder
• Bruker subtil "blodstrøm" i pikslene i en video for å oppdage dype forfalskninger

3. WeVerify

(Bilde: WeVerify)

WeVerify er et prosjekt som tar sikte på å utvikle intelligente human-in-the-loop innholdsverifisering og desinformasjonsanalysemetoder og -verktøy. Prosjektet fokuserer på å analysere og kontekstualisere sosiale medier og nettinnhold innenfor det bredere online økosystemet for å avsløre fabrikkert innhold. Dette oppnås gjennom kryssmodal innholdsverifisering, sosial nettverksanalyse, mikromålrettet debunking og en blokkjedebasert offentlig database med kjente forfalskninger.

Nøkkelfunksjoner til WeVerify:

• Utvikler intelligente human-in-the-loop innholdsverifisering og desinformasjonsanalysemetoder og verktøy
• Analyserer og kontekstualiserer sosiale medier og nettinnhold
• Avslører fabrikert innhold gjennom tverrmodal innholdsverifisering, sosial nettverksanalyse og mikromålrettet debunking
• Bruker en blokkjedebasert offentlig database med kjente forfalskninger

4. Microsofts videoautentiseringsverktøy**

(Bilde: Microsoft)

Microsofts Video Authenticator Tool er et kraftig verktøy som kan analysere et stillbilde eller video for å gi en konfidenspoengsum som indikerer om mediet har blitt manipulert. Den oppdager blandingsgrensen til de dypfalske og subtile gråtoneelementene som er uoppdagelige for det menneskelige øyet. Den gir også denne konfidenspoengsummen i sanntid, noe som gir mulighet for umiddelbar gjenkjenning av dype forfalskninger.

Video Authenticator Tool bruker avanserte AI-algoritmer for å analysere media og oppdage tegn på manipulasjon. Den ser etter subtile endringer i gråtoneelementene i media, som ofte er et avslørende tegn på en deepfake. Verktøyet gir en sanntids konfidensscore, slik at brukere raskt kan avgjøre om mediet er autentisk eller ikke.

Nøkkelfunksjoner i Microsofts Video Authenticator Tool:

• Analyserer stillbilder eller videoer
• Gir en sanntids konfidensscore
• Oppdager subtile gråtoneendringer
• Gir mulighet for umiddelbar oppdagelse av dype forfalskninger

5. Deepfake-deteksjon ved bruk av fonem-visem-feil

Denne innovative teknikken, utviklet av forskere fra Stanford University og University of California, utnytter det faktum at visemer, som betegner dynamikken i munnformen, noen ganger er forskjellige eller inkonsistente med det talte fonemet. Denne inkonsekvensen er en vanlig feil i deepfakes, siden AI ofte sliter med å matche munnbevegelsen perfekt med de talte ordene.

Phoneme-Viseme Mismatch-teknikken bruker avanserte AI-algoritmer for å analysere videoen og oppdage disse inkonsekvensene. Den sammenligner bevegelsen av munnen (visemer) med de talte ordene (fonem) og ser etter eventuelle uoverensstemmelser. Hvis det oppdages et misforhold, er det en sterk indikasjon på at videoen er en deepfake.

Nøkkelfunksjoner ved Deepfake-deteksjon ved bruk av fonem-visemfeil:

• Utviklet av forskere fra Stanford University og University of California
• Utnytter inkonsekvensene mellom visemer og fonemer i dype forfalskninger
• Bruker avanserte AI-algoritmer for å oppdage uoverensstemmelser
• Gir en sterk indikasjon på deepfake hvis en mismatch oppdages

Fremtiden til Deepfake Detection

Mens vi navigerer i det digitale landskapet i det 21. århundre, tårner spøkelset av dype forfalskninger seg stort. Disse AI-genererte videoene, som på en overbevisende måte kan etterligne ekte mennesker, utgjør en betydelig trussel mot ektheten til nettinnhold. De har potensial til å forstyrre alt fra personlige forhold til politiske valg, noe som gjør behovet for effektive deepfake-deteksjonsverktøy og teknikker mer kritisk enn noen gang.

De fem deepfake-deteksjonsverktøyene og teknikkene vi har utforsket i denne bloggen representerer forkant av dette feltet. De bruker avanserte AI-algoritmer for å analysere og oppdage dype forfalskninger med imponerende nøyaktighet. Hvert verktøy og hver teknikk tilbyr en unik tilnærming til deepfake-deteksjon, fra å analysere de subtile gråtoneelementene i en video til å spore ansiktsuttrykk og bevegelser til motivene.

Sentinel, for eksempel, bruker AI til å analysere digitale medier og avgjøre om det har blitt manipulert, og gir en visualisering av manipulasjonen. Microsofts Video Authenticator Tool, derimot, gir en sanntids konfidenspoengsum som indikerer om et stillbilde eller video har blitt manipulert. Disse verktøyene, sammen med de andre vi har diskutert, leder kampen mot deepfakes, og bidrar til å sikre ektheten til nettinnhold.

Men ettersom teknologien bak deepfakes fortsetter å utvikle seg, må også metodene våre for deteksjon gjøre det. Utviklingen av deepfake-teknologi er et raskt bevegende mål, og våre verktøy og teknikker må utvikles for å holde tritt. Dette vil kreve pågående forskning og utvikling, samt samarbeid mellom forskere, teknologiselskaper og beslutningstakere.

Dessuten er det viktig å huske at teknologi alene ikke kan løse problemet med deepfakes. Utdanning og bevissthet er også avgjørende. Vi må alle bli mer kresne forbrukere av nettinnhold, stille spørsmål ved kilden til informasjonen og se etter tegn på manipulasjon. Ved å holde oss informert om den siste utviklingen innen dypfalsk teknologi og deteksjon, kan vi alle spille en rolle i å bekjempe denne trusselen.