5 лучших инструментов и методов обнаружения дипфейков (май 2024 г.)

В эпоху цифровых технологий дипфейки стали серьезной угрозой аутентичности онлайн-контента. Эти сложные видеоролики, созданные искусственным интеллектом, могут убедительно имитировать реальных людей, из-за чего становится все труднее отличить правду от вымысла. Однако по мере развития технологий, лежащих в основе дипфейков, развиваются и инструменты и методы, предназначенные для их обнаружения. В этом блоге мы рассмотрим пять лучших инструментов и методов обнаружения дипфейков, доступных сегодня.

1. Часовой

(Изображение: Страж)

Sentinel — это ведущая платформа защиты на основе искусственного интеллекта, которая помогает демократическим правительствам, оборонным ведомствам и предприятиям противостоять угрозе дипфейков. Технология Sentinel используется ведущими организациями Европы. Система работает, позволяя пользователям загружать цифровые мультимедиа через свой веб-сайт или API, которые затем автоматически анализируются на предмет подделки ИИ. Система определяет, является ли медиа дипфейком или нет, и обеспечивает визуализацию манипуляции.

Технология обнаружения дипфейков Sentinel предназначена для защиты целостности цифровых носителей. Он использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для анализа загруженного мультимедиа и определения того, были ли им манипулированы. Система предоставляет подробный отчет о своих выводах, включая визуализацию областей носителя, которые были изменены. Это позволяет пользователям точно видеть, где и как манипулировали медиа.

Ключевые особенности Sentinel:

• Обнаружение дипфейков на основе ИИ
• Используется ведущими организациями в Европе
• Позволяет пользователям загружать цифровые медиа для анализа
• Обеспечивает визуализацию манипуляции

2. Детектор дипфейков Intel в реальном времени

Intel представила детектор дипфейков в реальном времени, известный как FakeCatcher. Эта технология может обнаруживать поддельные видео с точностью 96%, возвращая результаты за миллисекунды. Детектор, разработанный в сотрудничестве с Умуром Чифтчи из Университета штата Нью-Йорк в Бингемтоне, использует аппаратное и программное обеспечение Intel, работает на сервере и взаимодействует через веб-платформу.

FakeCatcher ищет подлинные подсказки в реальных видео, оценивая то, что делает нас людьми — тончайший «кровяной поток» в пикселях видео. Когда наши сердца перекачивают кровь, наши вены меняют цвет. Эти сигналы кровотока собираются со всего лица, и алгоритмы переводят эти сигналы в пространственно-временные карты. Затем, используя глубокое обучение, он может мгновенно определить, является ли видео настоящим или фальшивым.

Основные характеристики детектора дипфейков в реальном времени от Intel:

• Разработано в сотрудничестве с Университетом штата Нью-Йорк в Бингемтоне.
• Может обнаруживать поддельные видео с точностью 96%
• Возвращает результаты в миллисекундах
• Использует тонкий «кровяной поток» в пикселях видео для обнаружения дипфейков.

3. WeVerify

(Изображение: WeVerify)

WeVerify — это проект, направленный на разработку интеллектуальных методов и инструментов для проверки контента и анализа дезинформации с участием человека. Проект направлен на анализ и контекстуализацию социальных сетей и веб-контента в более широкой онлайн-экосистеме для выявления сфабрикованного контента. Это достигается за счет кросс-модальной проверки контента, анализа социальных сетей, микроцелевого разоблачения и общедоступной базы данных известных подделок на основе блокчейна.

Ключевые особенности WeVerify:

• Разрабатывает интеллектуальные методы и инструменты для проверки контента и анализа дезинформации с участием человека.
• Анализирует и контекстуализирует социальные сети и веб-контент
• Выявляет сфабрикованный контент посредством кросс-модальной проверки контента, анализа социальных сетей и развенчания микроцелей.
• Использует общедоступную базу данных известных подделок на основе блокчейна.

4. Инструмент проверки подлинности видео от Microsoft**

(Изображение: Microsoft)

Инструмент Microsoft Video Authenticator Tool — это мощный инструмент, который может анализировать неподвижное фото или видео, чтобы предоставить оценку достоверности, указывающую, были ли манипуляции с мультимедиа. Он обнаруживает границу смешивания дипфейковых и тонких элементов в градациях серого, которые не видны человеческому глазу. Он также предоставляет этот показатель достоверности в режиме реального времени, что позволяет немедленно обнаруживать дипфейки.

Video Authenticator Tool использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для анализа мультимедиа и обнаружения признаков манипуляций. Он ищет тонкие изменения в элементах медиа в оттенках серого, которые часто являются явным признаком дипфейка. Инструмент обеспечивает оценку достоверности в реальном времени, позволяя пользователям быстро определить, является ли носитель подлинным или нет.

Ключевые особенности инструмента Microsoft Video Authenticator:

• Анализирует неподвижные фотографии или видео
• Обеспечивает оценку достоверности в реальном времени
• Обнаруживает незначительные изменения оттенков серого
• Позволяет мгновенно обнаруживать дипфейки

5. Обнаружение дипфейков с использованием несоответствий фонемы и виземы

Этот инновационный метод, разработанный исследователями из Стэнфордского университета и Калифорнийского университета, использует тот факт, что висемы, которые обозначают динамику формы рта, иногда отличаются или несовместимы с произносимой фонемой. Это несоответствие является распространенным недостатком дипфейков, поскольку ИИ часто изо всех сил пытается идеально сопоставить движения рта с произнесенными словами.

Техника несоответствия фонемы и виземы использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для анализа видео и обнаружения этих несоответствий. Он сравнивает движения рта (виземы) с произносимыми словами (фонемами) и ищет любые несоответствия. Если обнаружено несоответствие, это явный признак того, что видео является дипфейком.

Ключевые особенности обнаружения дипфейков с использованием несоответствий фонемы и виземы:

• Разработано исследователями из Стэнфордского и Калифорнийского университетов.
• Использует несоответствия между виземами и фонемами в дипфейках
• Использует передовые алгоритмы искусственного интеллекта для обнаружения несоответствий
• Обеспечивает четкое указание на дипфейк при обнаружении несоответствия

Будущее обнаружения дипфейков

По мере того, как мы перемещаемся по цифровому ландшафту 21-го века, призрак дипфейков становится все больше. Эти созданные искусственным интеллектом видеоролики, которые могут убедительно имитировать реальных людей, представляют серьезную угрозу подлинности онлайн-контента. У них есть потенциал нарушить все, от личных отношений до политических выборов, что делает потребность в эффективных инструментах и ​​методах обнаружения дипфейков более важной, чем когда-либо.

Пять инструментов и методов обнаружения дипфейков, которые мы рассмотрели в этом блоге, представляют собой передовые достижения в этой области. Они используют передовые алгоритмы искусственного интеллекта для анализа и обнаружения дипфейков с впечатляющей точностью. Каждый инструмент и метод предлагает уникальный подход к обнаружению дипфейков, от анализа тонких элементов видео в градациях серого до отслеживания выражений лица и движений субъектов.

Sentinel, например, использует ИИ для анализа цифровых медиа и определения того, были ли ими манипулированы, обеспечивая визуализацию манипуляции. Инструмент Microsoft Video Authenticator Tool, с другой стороны, обеспечивает оценку достоверности в реальном времени, которая указывает, были ли манипуляции с фото или видео. Эти инструменты, наряду с другими, которые мы обсуждали, возглавляют борьбу с дипфейками, помогая гарантировать подлинность онлайн-контента.

Однако по мере того, как технология, лежащая в основе дипфейков, продолжает развиваться, должны развиваться и наши методы обнаружения. Разработка технологии дипфейков — это быстро меняющаяся цель, и наши инструменты и методы должны развиваться, чтобы не отставать от нее. Для этого потребуются постоянные исследования и разработки, а также сотрудничество между исследователями, технологическими компаниями и политиками.

Более того, важно помнить, что технологии сами по себе не могут решить проблему дипфейков. Образование и осведомленность также имеют решающее значение. Мы все должны стать более разборчивыми потребителями онлайн-контента, подвергая сомнению источник информации и выискивая признаки манипуляции. Оставаясь в курсе последних разработок в области технологии дипфейков и обнаружения, мы все можем сыграть свою роль в борьбе с этой угрозой.