5 mjetet dhe teknikat më të mira të detektorit të falsifikimit (maj 2024)

Në epokën dixhitale, deepfakes janë shfaqur si një kërcënim i rëndësishëm për origjinalitetin e përmbajtjes në internet. Këto video të sofistikuara të krijuara nga AI mund të imitojnë bindshëm njerëzit e vërtetë, duke e bërë gjithnjë e më të vështirë dallimin e faktit nga trillimi. Megjithatë, teksa teknologjia pas “deepfakes” ka përparuar, po ashtu janë krijuar edhe mjetet dhe teknikat për t’i zbuluar ato. Në këtë blog, ne do të eksplorojmë pesë mjetet dhe teknikat kryesore të zbulimit të falsifikimit të thellë të disponueshme sot.

1. Rojtar

(Imazhi: Sentinel)

Sentinel është një platformë kryesore mbrojtëse e bazuar në AI që ndihmon qeveritë demokratike, agjencitë e mbrojtjes dhe ndërmarrjet të ndalojnë kërcënimin e falsifikimit të thellë. Teknologjia e Sentinel përdoret nga organizatat kryesore në Evropë. Sistemi funksionon duke i lejuar përdoruesit të ngarkojnë media dixhitale përmes faqes së tyre të internetit ose API-së, e cila më pas analizohet automatikisht për falsifikim të AI. Sistemi përcakton nëse media është një “deepfake” apo jo dhe ofron një vizualizim të manipulimit.

Teknologjia e zbulimit të falsifikimit të thellë të Sentinel është krijuar për të mbrojtur integritetin e mediave dixhitale. Ai përdor algoritme të avancuara të AI për të analizuar median e ngarkuar dhe për të përcaktuar nëse është manipuluar. Sistemi ofron një raport të detajuar të gjetjeve të tij, duke përfshirë një vizualizim të fushave të medias që janë ndryshuar. Kjo i lejon përdoruesit të shohin saktësisht se ku dhe si është manipuluar media.

Karakteristikat kryesore të Sentinel:

• Zbulimi i fallsifikimit të bazuar në AI
• Përdoret nga organizatat kryesore në Evropë
• Lejon përdoruesit të ngarkojnë media dixhitale për analizë
• Ofron një vizualizim të manipulimit

2. Detektori i falsifikimit të thellë të Intel në kohë reale

Intel ka prezantuar një detektor të falsifikimit në kohë reale të njohur si FakeCatcher. Kjo teknologji mund të zbulojë video të rreme me një shkallë saktësie 96%, duke i kthyer rezultatet në milisekonda. Detektori, i projektuar në bashkëpunim me Umur Ciftci nga Universiteti Shtetëror i Nju Jorkut në Binghamton, përdor harduerin dhe softuerin Intel, që funksionon në një server dhe ndërlidhet përmes një platforme të bazuar në ueb.

FakeCatcher kërkon të dhëna autentike në videot reale, duke vlerësuar atë që na bën njerëz - "rrjedhje gjaku" delikate në pikselat e një videoje. Kur zemra jonë pompon gjak, venat tona ndryshojnë ngjyrë. Këto sinjale të rrjedhës së gjakut mblidhen nga e gjithë fytyra dhe algoritmet i përkthejnë këto sinjale në harta hapësinore-kohore. Më pas, duke përdorur mësimin e thellë, ai mund të zbulojë menjëherë nëse një video është e vërtetë apo e rreme.

Karakteristikat kryesore të Detektorit Deepfake në kohë reale të Intel:

• Zhvilluar në bashkëpunim me Universitetin Shtetëror të Nju Jorkut në Binghamton
• Mund të zbulojë video të rreme me një shkallë saktësie 96%.
• Rezultatet e kthimit janë në milisekonda
• Përdor "rrjedhjen e gjakut" delikate në pikselët e një videoje për të zbuluar falsifikimet e thella

3. Ne Verifikojmë

(Imazhi: WeVerify)

WeVerify është një projekt që synon zhvillimin e metodave dhe mjeteve inteligjente të verifikimit të përmbajtjes dhe analizës së dezinformimit nga njeriu në lak. Projekti fokusohet në analizimin dhe kontekstualizimin e mediave sociale dhe përmbajtjes së internetit brenda ekosistemit më të gjerë në internet për të ekspozuar përmbajtjen e fabrikuar. Kjo arrihet përmes verifikimit të përmbajtjes ndër-modale, analizës së rrjeteve sociale, zhbllokimi i synuar në mikro dhe një baze të dhënash publike të bazuar në zinxhir të falsifikimit të njohur.

Karakteristikat kryesore të WeVerify:

• Zhvillon metodat dhe mjetet inteligjente të verifikimit të përmbajtjes dhe analizës së dezinformimit të njeriut në lak
• Analizon dhe kontekstualizon mediat sociale dhe përmbajtjen e internetit
• Ekspozon përmbajtjen e fabrikuar përmes verifikimit të përmbajtjes ndër-modale, analizës së rrjeteve sociale dhe zhvlerësimit të synuar në mikro
• Përdor një bazë të dhënash publike të bazuar në blockchain të falsifikimeve të njohura

4. Mjeti i Autentifikimit të Videove të Microsoft**

(Imazhi: Microsoft)

Vegla e Vërtetuesit të Videove të Microsoft-it është një mjet i fuqishëm që mund të analizojë një foto ose video të palëvizshme për të siguruar një rezultat besimi që tregon nëse media është manipuluar. Ai zbulon kufirin e përzierjes së elementëve të rremë të thellë dhe delikate në shkallë gri që janë të pazbulueshme për syrin e njeriut. Ai gjithashtu siguron këtë rezultat besimi në kohë reale, duke lejuar zbulimin e menjëhershëm të falsifikimit të thellë.

Vegla e Vërtetuesit të Videove përdor algoritme të avancuara të AI për të analizuar median dhe për të zbuluar shenjat e manipulimit. Kërkon ndryshime delikate në elementët e shkallës gri të medias, të cilat shpesh janë një shenjë treguese e një fallcoje të thellë. Mjeti ofron një rezultat besimi në kohë reale, duke i lejuar përdoruesit të përcaktojnë shpejt nëse media është autentike apo jo.

Karakteristikat kryesore të mjetit të vërtetimit të videove të Microsoft:

• Analizon foto ose video të palëvizshme
• Ofron një rezultat besimi në kohë reale
• Zbulon ndryshime delikate në shkallë gri
• Lejon zbulimin e menjëhershëm të falsifikimit të thellë

5. Zbulimi i falsifikimit të thellë duke përdorur mospërputhjet e foneve-vizeme

Kjo teknikë novatore, e zhvilluar nga studiues nga Universiteti i Stanfordit dhe Universiteti i Kalifornisë, shfrytëzon faktin se visemat, të cilat tregojnë dinamikën e formës së gojës, ndonjëherë janë të ndryshme ose në kundërshtim me fonemën e folur. Kjo mospërputhje është një e metë e zakonshme në deepfakes, pasi AI shpesh përpiqet të përputhet në mënyrë të përsosur lëvizjen e gojës me fjalët e folura.

Teknika e mospërputhjes Phoneme-Viseme përdor algoritme të avancuara të AI për të analizuar videon dhe për të zbuluar këto mospërputhje. Ai krahason lëvizjen e gojës (visemes) me fjalët e folura (fonema) dhe kërkon ndonjë mospërputhje. Nëse zbulohet një mospërputhje, është një tregues i fortë se videoja është një falsifikim i thellë.

Karakteristikat kryesore të zbulimit të deepfake duke përdorur mospërputhjet Phoneme-Viseme:

• Zhvilluar nga studiues nga Universiteti Stanford dhe Universiteti i Kalifornisë
• Shfrytëzon mospërputhjet midis visemes dhe fonemave në deepfakes
• Përdor algoritme të avancuara të AI për të zbuluar mospërputhjet
• Ofron një tregues të fortë të falsifikimit të thellë nëse zbulohet një mospërputhje

E ardhmja e zbulimit të falsifikimit të thellë

Ndërsa lundrojmë në peizazhin dixhital të shekullit të 21-të, fantazma e “deepfakes” duket e madhe. Këto video të krijuara nga AI, të cilat mund të imitojnë bindshëm njerëzit e vërtetë, paraqesin një kërcënim të rëndësishëm për origjinalitetin e përmbajtjes në internet. Ata kanë potencialin të prishin gjithçka, nga marrëdhëniet personale te zgjedhjet politike, duke e bërë nevojën për mjete dhe teknika efektive të zbulimit të falsifikimit më kritik se kurrë.

Pesë mjetet dhe teknikat e zbulimit të falsifikimit të thellë që kemi eksploruar në këtë blog përfaqësojnë avantazhin e kësaj fushe. Ata përdorin algoritme të avancuara të AI për të analizuar dhe zbuluar falsifikimet e thella me saktësi mbresëlënëse. Çdo mjet dhe teknikë ofron një qasje unike për zbulimin e falsifikimit të thellë, nga analizimi i elementeve delikate të shkallës gri të një videoje deri te gjurmimi i shprehjeve të fytyrës dhe lëvizjeve të subjekteve.

Sentinel, për shembull, përdor AI për të analizuar mediat dixhitale dhe për të përcaktuar nëse ajo është manipuluar, duke siguruar një vizualizim të manipulimit. Mjeti Vërtetës i Videove i Microsoft-it, nga ana tjetër, ofron një rezultat besimi në kohë reale që tregon nëse një foto apo video e palëvizshme është manipuluar. Këto mjete, së bashku me të tjerët që kemi diskutuar, po udhëheqin luftën kundër falsifikimit të thellë, duke ndihmuar në sigurimin e origjinalitetit të përmbajtjes në internet.

Megjithatë, ndërsa teknologjia që qëndron pas “deepfakes” vazhdon të përparojë, po ashtu duhet edhe metodat tona të zbulimit. Zhvillimi i teknologjisë deepfake është një objektiv që lëviz me shpejtësi dhe mjetet dhe teknikat tona duhet të evoluojnë për të mbajtur ritmin. Kjo do të kërkojë kërkime dhe zhvillim të vazhdueshëm, si dhe bashkëpunim midis studiuesve, kompanive të teknologjisë dhe politikëbërësve.

Për më tepër, është e rëndësishme të mbani mend se teknologjia e vetme nuk mund ta zgjidhë problemin e falsifikimit të thellë. Edukimi dhe ndërgjegjësimi janë gjithashtu vendimtare. Ne të gjithë duhet të bëhemi konsumatorë më të mprehtë të përmbajtjes në internet, duke vënë në dyshim burimin e informacionit dhe duke kërkuar shenja manipulimi. Duke qëndruar të informuar për zhvillimet më të fundit në teknologjinë dhe zbulimin e “deepfake”, ne të gjithë mund të luajmë një rol në luftimin e këtij kërcënimi.