5 เครื่องมือและเทคนิคการตรวจจับ Deepfake ที่ดีที่สุด (พฤษภาคม 2024)

ในยุคดิจิทัล ดีพเฟคกลายเป็นภัยคุกคามสำคัญต่อความถูกต้องของเนื้อหาออนไลน์ วิดีโอที่สร้างโดย AI ที่ซับซ้อนเหล่านี้สามารถเลียนแบบคนจริงๆ ได้อย่างน่าเชื่อ ซึ่งทำให้แยกแยะข้อเท็จจริงจากนิยายได้ยากขึ้นเรื่อยๆ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง Deepfakes มีความก้าวหน้าไปมาก เครื่องมือและเทคนิคที่ออกแบบมาเพื่อตรวจจับพวกเขาก็มีความก้าวหน้าเช่นกัน ในบล็อกนี้ เราจะสำรวจเครื่องมือและเทคนิคการตรวจจับ Deepfake ห้าอันดับแรกที่มีในปัจจุบัน

1. แมวมอง

(ภาพ: ยามรักษาการณ์)

Sentinel เป็นแพลตฟอร์มการป้องกันบนพื้นฐาน AI ชั้นนำที่ช่วยให้รัฐบาลประชาธิปไตย หน่วยงานป้องกัน และองค์กรหยุดการคุกคามของ Deepfakes เทคโนโลยีของ Sentinel ถูกใช้โดยองค์กรชั้นนำในยุโรป ระบบทำงานโดยอนุญาตให้ผู้ใช้อัปโหลดสื่อดิจิทัลผ่านเว็บไซต์หรือ API ซึ่งจะถูกวิเคราะห์โดยอัตโนมัติสำหรับการปลอมแปลงด้วย AI ระบบจะพิจารณาว่าสื่อดังกล่าวเป็นของปลอมหรือไม่ และให้การแสดงภาพของการดัดแปลง

เทคโนโลยีการตรวจจับ Deepfake ของ Sentinel ได้รับการออกแบบมาเพื่อปกป้องความสมบูรณ์ของสื่อดิจิทัล ใช้อัลกอริธึม AI ขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์สื่อที่อัปโหลดและระบุว่ามีการจัดการหรือไม่ ระบบจะแสดงรายงานโดยละเอียดเกี่ยวกับสิ่งที่ค้นพบ รวมถึงการแสดงภาพพื้นที่ของสื่อที่มีการเปลี่ยนแปลง สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถเห็นได้อย่างชัดเจนว่าสื่อถูกจัดการที่ใดและอย่างไร

คุณสมบัติที่สำคัญของยามรักษาการณ์:

• การตรวจจับ Deepfake ที่ใช้ AI
• ใช้โดยองค์กรชั้นนำในยุโรป
• อนุญาตให้ผู้ใช้อัปโหลดสื่อดิจิทัลเพื่อการวิเคราะห์
• ให้ภาพของการจัดการ

2. เครื่องตรวจจับ Deepfake ตามเวลาจริงของ Intel

Intel ได้เปิดตัวเครื่องตรวจจับ Deepfake แบบเรียลไทม์ที่เรียกว่า FakeCatcher เทคโนโลยีนี้สามารถตรวจจับวิดีโอปลอมด้วยอัตราความแม่นยำ 96% โดยส่งคืนผลลัพธ์เป็นมิลลิวินาที เครื่องตรวจจับนี้ได้รับการออกแบบโดยความร่วมมือกับ Umur Ciftci จาก State University of New York ที่ Binghamton โดยใช้ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ Intel ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์และเชื่อมต่อผ่านแพลตฟอร์มบนเว็บ

FakeCatcher ค้นหาเงื่อนงำที่แท้จริงในวิดีโอจริง ประเมินสิ่งที่ทำให้เราเป็นมนุษย์ นั่นคือ "การไหลเวียนของเลือด" ที่ละเอียดอ่อนในพิกเซลของวิดีโอ เมื่อหัวใจสูบฉีดเลือด เส้นเลือดของเราจะเปลี่ยนสี สัญญาณการไหลเวียนของเลือดเหล่านี้รวบรวมจากทั่วใบหน้าและอัลกอริทึมจะแปลสัญญาณเหล่านี้เป็นแผนที่เชิงพื้นที่ จากนั้น เมื่อใช้การเรียนรู้เชิงลึก จะสามารถตรวจจับได้ทันทีว่าวิดีโอนั้นเป็นของจริงหรือของปลอม

คุณลักษณะสำคัญของเครื่องตรวจจับ Deepfake แบบเรียลไทม์ของ Intel:

• พัฒนาโดยความร่วมมือกับ State University of New York ที่ Binghamton
• สามารถตรวจจับวิดีโอปลอมด้วยอัตราความแม่นยำ 96%
• ส่งกลับผลลัพธ์เป็นมิลลิวินาที
• ใช้ "การไหลเวียนของเลือด" ที่ละเอียดอ่อนในพิกเซลของวิดีโอเพื่อตรวจจับของปลอม

3. เรายืนยัน

(รูปภาพ: WeVerify)

WeVerify เป็นโครงการที่มุ่งพัฒนาวิธีการและเครื่องมือในการตรวจสอบเนื้อหาที่ชาญฉลาดโดยมนุษย์ในวงและการวิเคราะห์ข้อมูลบิดเบือน โครงการนี้มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์และปรับบริบทสื่อสังคมออนไลน์และเนื้อหาเว็บภายในระบบนิเวศออนไลน์ที่กว้างขึ้นเพื่อเปิดเผยเนื้อหาที่ปลอมแปลง สิ่งนี้ทำได้โดยการตรวจสอบเนื้อหาข้ามโมดอล การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม การเจาะข้อมูลแบบเจาะจงเป้าหมายระดับไมโคร และฐานข้อมูลสาธารณะบนบล็อกเชนของของปลอมที่รู้จัก

คุณสมบัติที่สำคัญของ WeVerify:

• พัฒนาวิธีการและเครื่องมือในการตรวจสอบเนื้อหาโดยมนุษย์ที่ชาญฉลาดและการวิเคราะห์ข้อมูลบิดเบือน
• วิเคราะห์และปรับบริบทสื่อโซเชียลและเนื้อหาเว็บ
• เปิดเผยเนื้อหาปลอมแปลงผ่านการตรวจสอบเนื้อหาข้ามโมดอล การวิเคราะห์โซเชียลเน็ตเวิร์ก และการดีบักแบบเจาะจงเป้าหมายระดับไมโคร
• ใช้ฐานข้อมูลสาธารณะบนบล็อกเชนของของปลอมที่รู้จัก

4. เครื่องมือตรวจสอบวิดีโอของ Microsoft**

(ภาพ: Microsoft)

เครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องของวิดีโอของ Microsoft เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สามารถวิเคราะห์ภาพนิ่งหรือวิดีโอเพื่อให้คะแนนความเชื่อมั่นที่บ่งชี้ว่าสื่อนั้นถูกดัดแปลงหรือไม่ โดยจะตรวจจับขอบเขตการผสมกันขององค์ประกอบระดับสีเทาที่ละเอียดและปลอมซึ่งมองไม่เห็นด้วยตามนุษย์ นอกจากนี้ยังให้คะแนนความเชื่อมั่นตามเวลาจริง เพื่อให้สามารถตรวจจับ Deepfakes ได้ทันที

เครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องของวิดีโอใช้อัลกอริทึม AI ขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์สื่อและตรวจจับสัญญาณของการบิดเบือน โดยจะมองหาการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ในองค์ประกอบระดับสีเทาของสื่อ ซึ่งมักเป็นสัญญาณบ่งบอกว่ามีการปลอมแปลงอย่างลึกซึ้ง เครื่องมือนี้จะให้คะแนนความเชื่อมั่นตามเวลาจริง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุได้อย่างรวดเร็วว่าสื่อนั้นเป็นของแท้หรือไม่

คุณสมบัติที่สำคัญของเครื่องมือตรวจสอบวิดีโอของ Microsoft:

• วิเคราะห์ภาพนิ่งหรือวิดีโอ
• ให้คะแนนความเชื่อมั่นตามเวลาจริง
• ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงระดับสีเทาเล็กน้อย
• ช่วยให้ตรวจจับ Deepfakes ได้ทันที

5. การตรวจจับ Deepfake โดยใช้ Phoneme-Viseme ไม่ตรงกัน

เทคนิคใหม่นี้พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Stanford University และ University of California ใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่า visemes ซึ่งแสดงถึงไดนามิกของรูปปาก บางครั้งแตกต่างหรือไม่สอดคล้องกับหน่วยเสียงที่พูด ความไม่สอดคล้องกันนี้เป็นข้อบกพร่องทั่วไปของ Deepfake เนื่องจาก AI มักจะพยายามจับคู่การเคลื่อนไหวของปากกับคำพูดให้ลงตัวที่สุด

เทคนิค Phoneme-Viseme Mismatch ใช้อัลกอริธึม AI ขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์วิดีโอและตรวจจับความไม่สอดคล้องกันเหล่านี้ มันเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวของปาก (visemes) กับคำพูด (หน่วยเสียง) และค้นหาความไม่ตรงกัน หากตรวจพบไม่ตรงกัน แสดงว่าวิดีโอนั้นเป็นของปลอม

คุณสมบัติหลักของการตรวจจับ Deepfake โดยใช้ Phoneme-Viseme ไม่ตรงกัน:

• พัฒนาโดยนักวิจัยจาก Stanford University และ University of California
• ใช้ประโยชน์จากความไม่ลงรอยกันระหว่าง viseme และ phonemes ใน deepfakes
• ใช้อัลกอริทึม AI ขั้นสูงเพื่อตรวจจับความไม่ตรงกัน
• ให้ข้อบ่งชี้ที่ชัดเจนของ deepfake หากตรวจพบความไม่ตรงกัน

อนาคตของการตรวจจับ Deepfake

ในขณะที่เราสำรวจภูมิทัศน์ทางดิจิทัลของศตวรรษที่ 21 ความกลัวของ Deepfakes ก็ปรากฏขึ้นมาก วิดีโอที่สร้างโดย AI เหล่านี้ ซึ่งสามารถเลียนแบบคนจริงได้อย่างน่าเชื่อถือ ก่อให้เกิดภัยคุกคามที่สำคัญต่อความถูกต้องของเนื้อหาออนไลน์ พวกเขามีศักยภาพที่จะขัดขวางทุกอย่างตั้งแต่ความสัมพันธ์ส่วนตัวไปจนถึงการเลือกตั้งทางการเมือง ทำให้ความต้องการเครื่องมือและเทคนิคการตรวจจับ Deepfake ที่มีประสิทธิภาพมีความสำคัญยิ่งกว่าที่เคย

เครื่องมือและเทคนิคตรวจจับ Deepfake ทั้งห้ารายการที่เราได้สำรวจในบล็อกนี้แสดงถึงความล้ำสมัยของสาขานี้ พวกเขาใช้อัลกอริธึม AI ขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์และตรวจจับ Deepfake ด้วยความแม่นยำที่น่าประทับใจ เครื่องมือและเทคนิคแต่ละอย่างนำเสนอวิธีการที่ไม่เหมือนใครในการตรวจจับ Deepfake ตั้งแต่การวิเคราะห์องค์ประกอบระดับสีเทาเล็กน้อยของวิดีโอไปจนถึงการติดตามการแสดงสีหน้าและการเคลื่อนไหวของตัวแบบ

ตัวอย่างเช่น Sentinel ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์สื่อดิจิทัลและตรวจสอบว่าสื่อดังกล่าวถูกจัดการหรือไม่ โดยแสดงภาพให้เห็นถึงการยักย้าย ในทางกลับกัน Video Authenticator Tool ของ Microsoft จะให้คะแนนความเชื่อมั่นตามเวลาจริงซึ่งบ่งชี้ว่าภาพนิ่งหรือวิดีโอถูกปรับแต่งหรือไม่ เครื่องมือเหล่านี้พร้อมกับเครื่องมืออื่นๆ ที่เราพูดถึง เป็นผู้นำในการต่อสู้กับของปลอม ช่วยรับประกันความถูกต้องของเนื้อหาออนไลน์

อย่างไรก็ตาม ในขณะที่เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง DeepFakes ยังคงก้าวหน้าต่อไป วิธีการตรวจจับของเราก็เช่นกัน การพัฒนาเทคโนโลยี Deepfake เป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว เครื่องมือและเทคนิคของเราต้องพัฒนาให้ทัน ซึ่งจะต้องมีการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ตลอดจนการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิจัย บริษัทเทคโนโลยี และผู้กำหนดนโยบาย

นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถแก้ปัญหาของ Deepfake ได้ การศึกษาและความตระหนักเป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน เราทุกคนต้องกลายเป็นผู้บริโภคเนื้อหาออนไลน์ที่ฉลาดมากขึ้น ตั้งคำถามถึงแหล่งที่มาของข้อมูลและมองหาสัญญาณของการยักย้ายถ่ายเท ด้วยการติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาเทคโนโลยี Deepfake และการตรวจจับ เราทุกคนสามารถมีส่วนร่วมในการต่อสู้กับภัยคุกคามนี้ได้