Informações de Profundidade Podem Revelar Deepfakes em Tempo Real

Nova pesquisa da Itália descobriu que as informações de profundidade obtidas a partir de imagens podem ser uma ferramenta útil para detectar deepfakes – mesmo em tempo real.

Enquanto a maioria das pesquisas sobre detecção de deepfakes nos últimos cinco anos se concentrou em identificação de artefatos (que pode ser mitigada por técnicas aprimoradas, ou confundida com compressão de codec de vídeo de baixa qualidade), iluminação ambiental, características biométricas, disrupção temporal e até instinto humano, o novo estudo é o primeiro a sugerir que as informações de profundidade podem ser um cifra valioso para o conteúdo de deepfakes.

Exemplos de mapas de profundidade derivados e a diferença na informação de profundidade perceptual entre imagens reais e falsas. Fonte: https://arxiv.org/pdf/2208.11074.pdf

Criticamente, os quadros de detecção desenvolvidos para o novo estudo operam muito bem em uma rede leve como Xception e aceitavelmente bem em MobileNet, e o novo artigo reconhece que a baixa latência da inferência oferecida por meio de tais redes pode permitir a detecção de deepfakes em tempo real contra a nova tendência de fraude de deepfakes ao vivo, exemplificada pelo recente ataque à Binance.

Uma maior economia no tempo de inferência pode ser alcançada porque o sistema não precisa de imagens em cores completas para determinar a diferença entre mapas de profundidade reais e falsos, mas pode operar surpreendentemente de forma eficiente apenas com imagens em escala de cinza das informações de profundidade.