En İyi 5 Deepfake Dedektör Aracı ve Tekniği (Mayıs 2024)

Dijital çağda, deepfake'ler çevrimiçi içeriğin özgünlüğüne yönelik önemli bir tehdit olarak ortaya çıktı. Yapay zeka tarafından oluşturulan bu gelişmiş videolar, gerçek insanları ikna edici bir şekilde taklit edebiliyor ve bu da gerçeği kurgudan ayırmayı giderek zorlaştırıyor. Ancak deepfake'lerin arkasındaki teknoloji ilerledikçe bunları tespit etmek için tasarlanan araçlar ve teknikler de gelişti. Bu blogda, günümüzde mevcut olan en iyi beş deepfake tespit aracını ve tekniğini inceleyeceğiz.

1. nöbetçi

(Resim: Gözcü)

Sentinel, demokratik hükümetlerin, savunma kurumlarının ve işletmelerin derin sahtekarlık tehdidini durdurmasına yardımcı olan, yapay zeka tabanlı lider bir koruma platformudur. Sentinel'in teknolojisi Avrupa'nın önde gelen kuruluşları tarafından kullanılmaktadır. Sistem, kullanıcıların web siteleri veya API'leri aracılığıyla dijital medya yüklemelerine izin vererek çalışır ve bu daha sonra yapay zeka sahteciliği için otomatik olarak analiz edilir. Sistem, medyanın deepfake olup olmadığını belirler ve manipülasyonun görselleştirilmesini sağlar.

Sentinel'in derin sahte algılama teknolojisi, dijital ortamın bütünlüğünü korumak için tasarlanmıştır. Yüklenen medyayı analiz etmek ve manipüle edilip edilmediğini belirlemek için gelişmiş AI algoritmaları kullanır. Sistem, değiştirilmiş medya alanlarının görselleştirilmesi de dahil olmak üzere bulgularının ayrıntılı bir raporunu sunar. Bu, kullanıcıların medyanın tam olarak nerede ve nasıl manipüle edildiğini görmelerini sağlar.

Sentinel'in Temel Özellikleri:

• AI tabanlı derin sahte algılama
• Avrupa'nın önde gelen kuruluşları tarafından kullanılıyor
• Kullanıcıların analiz için dijital ortam yüklemesine izin verir
• Manipülasyonun görselleştirilmesini sağlar

2. Intel'in Gerçek Zamanlı Deepfake Dedektörü

Intel, FakeCatcher olarak bilinen gerçek zamanlı bir derin sahte dedektörü tanıttı. Bu teknoloji, sahte videoları %96 doğruluk oranıyla tespit ederek milisaniyeler içinde sonuç verir. Binghamton'daki New York Eyalet Üniversitesi'nden Umur Çiftçi ile işbirliği içinde tasarlanan dedektör, bir sunucu üzerinde çalışan ve web tabanlı bir platform aracılığıyla arayüz oluşturan Intel donanım ve yazılımını kullanıyor.

FakeCatcher, gerçek videolarda özgün ipuçları arar ve bizi insan yapan şeyin ne olduğunu, bir videonun piksellerindeki ince "kan akışını" değerlendirir. Kalbimiz kan pompalarken damarlarımız renk değiştirir. Bu kan akışı sinyalleri yüzün her yerinden toplanır ve algoritmalar bu sinyalleri uzay-zamansal haritalara çevirir. Ardından, derin öğrenmeyi kullanarak bir videonun gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu anında tespit edebiliyor.

Intel'in Gerçek Zamanlı Deepfake Dedektörünün Temel Özellikleri:

• Binghamton'daki New York Eyalet Üniversitesi ile işbirliği içinde geliştirildi
• Sahte videoları %96 doğruluk oranıyla tespit edebilir
• Sonuçları milisaniye cinsinden döndürür
• Deepfake'leri tespit etmek için bir videonun piksellerindeki ince "kan akışını" kullanır

3. Doğruluyoruz

(Resim: WeVerify)

WeVerify, döngü içinde insan içeren akıllı içerik doğrulama ve dezenformasyon analizi yöntemleri ve araçları geliştirmeyi amaçlayan bir projedir. Proje, fabrikasyon içeriği ortaya çıkarmak için daha geniş çevrimiçi ekosistem içindeki sosyal medya ve web içeriğini analiz etmeye ve bağlamsallaştırmaya odaklanıyor. Bu, modlar arası içerik doğrulaması, sosyal ağ analizi, mikro hedefli hata ayıklama ve bilinen sahtekarlıkların blok zinciri tabanlı halka açık bir veritabanı yoluyla elde edilir.

WeVerify'ın Temel Özellikleri:

• Akıllı insan-in-the-loop içerik doğrulama ve dezenformasyon analizi yöntemleri ve araçları geliştirir
• Sosyal medyayı ve web içeriğini analiz eder ve bağlamsallaştırır
• Modlar arası içerik doğrulama, sosyal ağ analizi ve mikro hedefli hata ayıklama yoluyla fabrikasyon içeriği ortaya çıkarır
• Bilinen sahtekarlıkların blockchain tabanlı halka açık bir veritabanını kullanır

4. Microsoft'un Video Kimlik Doğrulama Aracı**

(Resim: Microsoft)

Microsoft'un Video Kimlik Doğrulama Aracı, medyanın manipüle edilip edilmediğini gösteren bir güven puanı sağlamak için hareketsiz bir fotoğrafı veya videoyu analiz edebilen güçlü bir araçtır. İnsan gözüyle algılanamayan derin sahte ve ince gri tonlamalı öğelerin karışım sınırını algılar. Ayrıca bu güven puanını gerçek zamanlı olarak sağlayarak derin sahtekarlıkların anında tespit edilmesini sağlar.

Video Kimlik Doğrulama Aracı, medyayı analiz etmek ve manipülasyon belirtilerini tespit etmek için gelişmiş AI algoritmaları kullanır. Genellikle bir derin sahtekarlığın belirgin bir işareti olan, medyanın gri tonlamalı öğelerindeki ince değişiklikleri arar. Araç, gerçek zamanlı bir güven puanı sağlayarak, kullanıcıların ortamın gerçek olup olmadığını hızlı bir şekilde belirlemesine olanak tanır.

Microsoft'un Video Kimlik Doğrulama Aracının Temel Özellikleri:

• Durağan fotoğrafları veya videoları analiz eder
• Gerçek zamanlı bir güven puanı sağlar
• İnce gri tonlama değişikliklerini algılar
• Deepfake'lerin anında tespit edilmesini sağlar

5. Fonem-Viseme Uyuşmazlıklarını Kullanarak Deepfake Tespiti

Stanford Üniversitesi ve California Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından geliştirilen bu yenilikçi teknik, ağız şeklinin dinamiklerini ifade eden visemlerin bazen konuşulan fonemden farklı veya tutarsız olduğu gerçeğinden yararlanıyor. Yapay zeka genellikle ağız hareketini konuşulan kelimelerle mükemmel bir şekilde eşleştirmek için mücadele ettiğinden, bu tutarsızlık deepfake'lerde yaygın bir kusurdur.

Fonem-Viseme Mismatch tekniği, videoyu analiz etmek ve bu tutarsızlıkları tespit etmek için gelişmiş AI algoritmalarını kullanır. Ağzın hareketini (vizemler) konuşulan kelimelerle (fonemler) karşılaştırır ve herhangi bir uyumsuzluk olup olmadığına bakar. Uyumsuzluk tespit edilirse bu, videonun derin sahte olduğunun güçlü bir göstergesidir.

Fonem-Viseme Uyumsuzluklarını Kullanan Deepfake Tespitinin Temel Özellikleri:

• Stanford Üniversitesi ve California Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından geliştirilmiştir.
• Deepfake'lerde ses birimleri ve ses birimleri arasındaki tutarsızlıklardan yararlanır
• Uyumsuzlukları tespit etmek için gelişmiş AI algoritmalarını kullanır
• Bir uyumsuzluk algılanırsa güçlü bir deepfake göstergesi sağlar

Deepfake Algılamanın Geleceği

21. yüzyılın dijital manzarasında gezinirken, derin sahtekarlık hayaleti büyümektedir. Gerçek insanları inandırıcı bir şekilde taklit edebilen yapay zeka tarafından oluşturulan bu videolar, çevrimiçi içeriğin orijinalliği için önemli bir tehdit oluşturuyor. Kişisel ilişkilerden siyasi seçimlere kadar her şeyi bozma potansiyeline sahipler ve etkili derin sahte algılama araçlarına ve tekniklerine olan ihtiyacı her zamankinden daha kritik hale getiriyorlar.

Bu blogda keşfettiğimiz beş derin sahte algılama aracı ve tekniği, bu alanın en ileri noktasını temsil ediyor. Deepfake'leri etkileyici bir doğrulukla analiz etmek ve tespit etmek için gelişmiş AI algoritmalarını kullanırlar. Her araç ve teknik, bir videonun incelikli gri tonlamalı öğelerini analiz etmekten deneklerin yüz ifadelerini ve hareketlerini izlemeye kadar derin sahte algılamaya benzersiz bir yaklaşım sunar.

Örneğin Sentinel, dijital medyayı analiz etmek ve manipüle edilip edilmediğini belirlemek için AI'yı kullanır ve manipülasyonun görselleştirilmesini sağlar. Öte yandan Microsoft'un Video Kimlik Doğrulama Aracı, bir fotoğrafın veya videonun manipüle edilip edilmediğini gösteren gerçek zamanlı bir güven puanı sağlar. Bahsettiğimiz diğer araçlarla birlikte bu araçlar, çevrimiçi içeriğin orijinalliğini sağlamaya yardımcı olarak derin sahtekarlıklara karşı mücadeleye öncülük ediyor.

Ancak, derin sahtekarlıkların arkasındaki teknoloji gelişmeye devam ettikçe, tespit yöntemlerimiz de ilerlemelidir. Deepfake teknolojisinin gelişimi hızla ilerleyen bir hedef ve buna ayak uydurmak için araçlarımız ve tekniklerimiz gelişmeli. Bu, devam eden araştırma ve geliştirmenin yanı sıra araştırmacılar, teknoloji şirketleri ve politika yapıcılar arasındaki işbirliğini gerektirecektir.

Ayrıca, teknolojinin tek başına derin sahtekarlık sorununu çözemeyeceğini unutmamak önemlidir. Eğitim ve farkındalık da çok önemli. Hepimiz çevrimiçi içeriğin daha anlayışlı tüketicileri haline gelmeli, bilginin kaynağını sorgulamalı ve manipülasyon belirtileri aramalıyız. Deepfake teknolojisi ve tespitindeki en son gelişmelerden haberdar olarak, bu tehditle mücadelede hepimiz bir rol oynayabiliriz.