De 5 bästa verktygen och teknikerna för deepfake-detektorer (maj 2024)

I den digitala tidsåldern har deepfakes dykt upp som ett betydande hot mot äktheten av onlineinnehåll. Dessa sofistikerade AI-genererade videor kan på ett övertygande sätt efterlikna verkliga människor, vilket gör det allt svårare att skilja fakta från fiktion. Men i takt med att tekniken bakom deepfakes har utvecklats, så har också verktygen och teknikerna utformats för att upptäcka dem. I den här bloggen kommer vi att utforska de fem bästa verktygen och teknikerna för deepfake-detektion som är tillgängliga idag.

1. Vakt

(Bild: Sentinel)

Sentinel är en ledande AI-baserad skyddsplattform som hjälper demokratiska regeringar, försvarsbyråer och företag att stoppa hotet från deepfakes. Sentinels teknologi används av ledande organisationer i Europa. Systemet fungerar genom att tillåta användare att ladda upp digitala medier via sin webbplats eller API, som sedan automatiskt analyseras för AI-förfalskning. Systemet avgör om mediet är en deepfake eller inte och ger en visualisering av manipulationen.

Sentinels deepfake-detektionsteknik är designad för att skydda digitala mediers integritet. Den använder avancerade AI-algoritmer för att analysera det uppladdade mediet och avgöra om det har manipulerats. Systemet ger en detaljerad rapport om sina resultat, inklusive en visualisering av de områden av media som har ändrats. Detta tillåter användare att se exakt var och hur media har manipulerats.

Viktiga egenskaper hos Sentinel:

• AI-baserad deepfake-detektion
• Används av ledande organisationer i Europa
• Tillåter användare att ladda upp digitala medier för analys
• Ger en visualisering av manipulationen

2. Intels realtidsdeepfake-detektor

Intel har introducerat en realtidsdeepfake-detektor känd som FakeCatcher. Den här tekniken kan upptäcka falska videor med en noggrannhet på 96 %, vilket ger resultat på millisekunder. Detektorn, designad i samarbete med Umur Ciftci från State University of New York i Binghamton, använder Intels hårdvara och mjukvara, körs på en server och gränssnitt via en webbaserad plattform.

FakeCatcher letar efter autentiska ledtrådar i riktiga videor och bedömer vad som gör oss till människor – subtilt "blodflöde" i pixlarna i en video. När våra hjärtan pumpar blod ändrar våra vener färg. Dessa blodflödessignaler samlas in från hela ansiktet och algoritmer översätter dessa signaler till spatiotemporala kartor. Sedan, med hjälp av djupinlärning, kan den omedelbart upptäcka om en video är äkta eller falsk.

Nyckelfunktioner hos Intels Real-Time Deepfake Detector:

• Utvecklad i samarbete med State University of New York i Binghamton
• Kan upptäcka falska videor med en noggrannhetsgrad på 96 %
• Returnerar resultat i millisekunder
• Använder subtilt "blodflöde" i pixlarna i en video för att upptäcka djupförfalskningar

3. WeVerify

(Bild: WeVerify)

WeVerify är ett projekt som syftar till att utveckla intelligenta metoder och verktyg för analys av mänskligt-i-slingan innehåll och desinformation. Projektet fokuserar på att analysera och kontextualisera sociala medier och webbinnehåll inom det bredare onlineekosystemet för att exponera tillverkat innehåll. Detta uppnås genom cross-modal innehållsverifiering, sociala nätverksanalyser, mikroriktad debunking och en blockchain-baserad offentlig databas med kända förfalskningar.

Huvudfunktioner i WeVerify:

• Utvecklar intelligenta metoder och verktyg för analys av mänskligt-i-slingan innehåll och analys av desinformation
• Analyserar och kontextualiserar sociala medier och webbinnehåll
• Exponerar tillverkat innehåll genom cross-modal innehållsverifiering, sociala nätverksanalyser och mikroriktad debunking
• Använder en blockchain-baserad offentlig databas med kända förfalskningar

4. Microsofts verktyg för videoautentisering**

(Bild: Microsoft)

Microsofts Video Authenticator Tool är ett kraftfullt verktyg som kan analysera en stillbild eller video för att ge en konfidenspoäng som indikerar om media har manipulerats. Den upptäcker blandningsgränsen för de djupfalska och subtila gråskaleelementen som inte går att upptäcka för det mänskliga ögat. Det ger också denna konfidenspoäng i realtid, vilket möjliggör omedelbar upptäckt av djupförfalskningar.

Video Authenticator Tool använder avancerade AI-algoritmer för att analysera media och upptäcka tecken på manipulation. Den letar efter subtila förändringar i medias gråskaleelement, som ofta är ett tecken på en djupförfalskning. Verktyget ger ett förtroendepoäng i realtid, vilket gör att användare snabbt kan avgöra om media är äkta eller inte.

Huvudfunktioner i Microsofts Video Authenticator Tool:

• Analyserar stillbilder eller videor
• Ger ett förtroendepoäng i realtid
• Upptäcker subtila gråskaleförändringar
• Möjliggör omedelbar upptäckt av deepfakes

5. Deepfake-detektion med hjälp av fonem-visem-felmatchningar

Denna innovativa teknik, utvecklad av forskare från Stanford University och University of California, utnyttjar det faktum att visemer, som betecknar dynamiken i munformen, ibland är annorlunda eller inkonsekventa med det talade fonemet. Denna inkonsekvens är ett vanligt fel i deepfakes, eftersom AI ofta kämpar för att perfekt matcha munrörelsen med de talade orden.

Phoneme-Viseme Mismatch-tekniken använder avancerade AI-algoritmer för att analysera videon och upptäcka dessa inkonsekvenser. Den jämför rörelsen i munnen (visem) med de talade orden (fonem) och letar efter eventuella missmatchningar. Om en oöverensstämmelse upptäcks är det en stark indikation på att videon är en deepfake.

Huvudfunktioner för Deepfake-detektion med användning av fonem-visemismatcher:

• Utvecklad av forskare från Stanford University och University of California
• Utnyttjar inkonsekvenserna mellan visemer och fonem i deepfakes
• Använder avancerade AI-algoritmer för att upptäcka felmatchningar
• Ger en stark indikation på deepfake om en missmatchning upptäcks

Framtiden för Deepfake Detection

När vi navigerar i det digitala landskapet på 21-talet skymtar spöket av deepfakes. Dessa AI-genererade videor, som på ett övertygande sätt kan efterlikna verkliga människor, utgör ett betydande hot mot äktheten av onlineinnehåll. De har potential att störa allt från personliga relationer till politiska val, vilket gör behovet av effektiva verktyg och tekniker för deepfake-detektering mer kritiskt än någonsin.

De fem deepfake-detekteringsverktygen och teknikerna som vi har utforskat i den här bloggen representerar spetsen på detta område. De använder avancerade AI-algoritmer för att analysera och upptäcka deepfakes med imponerande noggrannhet. Varje verktyg och teknik erbjuder ett unikt tillvägagångssätt för deepfake-detektering, från att analysera de subtila gråskaleelementen i en video till att spåra ansiktsuttryck och rörelser hos motiven.

Sentinel, till exempel, använder AI för att analysera digitala medier och avgöra om det har manipulerats, vilket ger en visualisering av manipulationen. Microsofts Video Authenticator Tool, å andra sidan, ger en konfidenspoäng i realtid som indikerar om ett stillbildsfoto eller video har manipulerats. Dessa verktyg, tillsammans med de andra vi har diskuterat, leder kampen mot deepfakes, och hjälper till att säkerställa äktheten hos onlineinnehåll.

Men eftersom tekniken bakom deepfakes fortsätter att utvecklas, så måste också våra metoder för upptäckt. Utvecklingen av deepfake-teknologi är ett snabbt rörligt mål, och våra verktyg och tekniker måste utvecklas för att hålla jämna steg. Detta kommer att kräva pågående forskning och utveckling, samt samarbete mellan forskare, teknikföretag och beslutsfattare.

Dessutom är det viktigt att komma ihåg att teknik ensam inte kan lösa problemet med deepfakes. Utbildning och medvetenhet är också avgörande. Vi måste alla bli mer kräsna konsumenter av onlineinnehåll, ifrågasätta källan till informationen och leta efter tecken på manipulation. Genom att hålla oss informerade om den senaste utvecklingen inom deepfake-teknik och detektion kan vi alla spela en roll i att bekämpa detta hot.