7 найкращих інструментів і методів виявлення Deepfake (січень 2026 р.)

У цифрову епоху дипфейки стали значною загрозою для автентичності онлайн-контенту. Ці складні відео, створені за допомогою штучного інтелекту, можуть переконливо імітувати реальних людей, через що стає все важче відрізнити правду від вигадки. Однак у міру розвитку технології глибоких фейків з’явилися інструменти та методи, призначені для їх виявлення. У цьому блозі ми розглянемо п’ять найкращих інструментів і методів виявлення deepfake, доступних сьогодні.

1. Захисник реальності

Reality Defender — це платформа виявлення глибоких фейків, призначена для боротьби зі загрозами, створеними штучним інтелектом, у різних типах медіа, зокрема зображення, відео, аудіо та текст. Використовуючи запатентований багатомодельний підхід, платформа дає можливість підприємствам, урядам і різним галузям виявляти та усувати глибокі фейки та синтетичні носії з високою точністю. Технологія виявлення Reality Defender працює на основі ймовірнісної моделі, яка не потребує водяних знаків або попередньої автентифікації, що дозволяє ідентифікувати маніпуляції в реальному часі.

Платформа пропонує інтуїтивно зрозумілі інструменти, такі як веб-додаток із можливістю перетягування та масштабований API, для ефективної обробки як малих, так і великих обсягів вмісту. Reality Defender також надає зрозумілий аналіз штучного інтелекту, пропонуючи практичну інформацію за допомогою кольорових імовірностей маніпуляцій і докладних звітів у форматі PDF. Створена для забезпечення гнучкості, платформа не залежить від платформи та може легко інтегруватися в існуючі робочі процеси, дозволяючи клієнтам проактивно захищатися від складного шахрайства, керованого штучним інтелектом.

Завдяки активній дослідницькій групі Reality Defender постійно адаптується до нових технологій deepfake, зберігаючи надійний захист від загроз у ЗМІ, фінансах, уряді тощо.

Основні характеристики Reality Defender

• Reality Defender виявляє дипфейки в зображеннях, відео, аудіо та тексті для підприємств і урядів.
• Він забезпечує виявлення в режимі реального часу без водяних знаків для швидкої автентифікації вмісту.
• Доступ через веб-програму або масштабований API для гнучкої інтеграції.
• Надає чітку інформацію про маніпуляції, щоб керувати діями реагування.
• Постійно оновлюється для боротьби із загрозами ШІ, що розвиваються.

2. Часовий

(Зображення: Sentinel)

Sentinel — це провідна платформа захисту на основі штучного інтелекту, яка допомагає демократичним урядам, оборонним відомствам та підприємствам зупинити загрозу діпфейків. Технологію Sentinel використовують провідні організації в Європі. Система працює, дозволяючи користувачам завантажувати цифрові медіафайли через їхній веб-сайт або API, які потім автоматично аналізуються на наявність підробок за допомогою штучного інтелекту. Система визначає, чи є медіафайли діпфейком, і надає візуалізацію маніпуляції.

Технологія виявлення дипфейків Sentinel розроблена для захисту цілісності цифрових медіафайлів. Вона використовує передові алгоритми штучного інтелекту для аналізу завантажених медіафайлів та визначення того, чи були вони маніпульовані. Система надає детальний звіт про свої висновки, включаючи візуалізацію змінених областей медіафайлів. Це дозволяє користувачам точно бачити, де і як медіафайли були маніпульовані.

Ключові характеристики Sentinel:

• Виявлення глибоких фейків на основі ШІ
• Використовується провідними організаціями Європи
• Дозволяє користувачам завантажувати цифрові медіа для аналізу
• Забезпечує візуалізацію маніпуляції

Відвідайте Sentinel →

3. Аттестів

(Зображення: Attestiv)

Компанія Attestiv представила комерційне рішення для виявлення діпфейків, розроблене для окремих осіб, інфлюенсерів та бізнесу. Ця платформа, доступна для раннього доступу, дозволяє користувачам аналізувати відео або посилання на відео в соціальних мережах на наявність діпфейкового контенту. Рішення Attestiv є особливо своєчасним, враховуючи зростаючу загрозу діпфейків для ринкових оцінок, результатів виборів та кібербезпеки.

Платформа використовує власний аналіз штучного інтелекту, щоб забезпечити підрахунок балів і повну розбивку підроблених елементів, точно вказуючи, де вони знаходяться в кожному відео. Ця технологія особливо цінна для секторів, де потрібен високий рівень цілісності, безпеки та відповідності вимогам, таких як банківська справа, страхування, нерухомість, ЗМІ та охорона здоров’я.

Ключові характеристики платформи виявлення Deepfake від Attestiv:

• Безкоштовна базова версія з доступними опціями Premium і Enterprise
• Аналізує як завантажені відео, так і посилання на соціальні мережі
• Забезпечує підрахунок балів і детальну розбивку фальшивих елементів
• Використовує запатентовану власну технологію ШІ та машинного навчання
• Вивчає генеративний вміст AI, заміну обличчя, зміни синхронізації губ та інші редагування
• Застосовує унікальні «відбитки» до відео для майбутніх перевірок автентичності

Відвідайте Attestiv →

4. Детектор Deepfake у реальному часі від Intel

(Зображення: Intel)

Intel представила детектор глибоких фейків у реальному часі, відомий як FakeCatcher. Ця технологія може виявляти підроблені відео з точністю 96%, повертаючи результати за мілісекунди. Детектор, розроблений у співпраці з Умуром Чіфтчі з Університету штату Нью-Йорк у Бінгемтоні, використовує апаратне та програмне забезпечення Intel, працює на сервері та взаємодіє через веб-платформу.

FakeCatcher шукає автентичні підказки в реальних відео, оцінюючи те, що робить нас людьми — тонкий «потік крові» в пікселях відео. Коли наше серце перекачує кров, наші вени змінюють колір. Ці сигнали кровотоку збираються з усього обличчя, і алгоритми перетворюють ці сигнали на просторово-часові карти. Потім, використовуючи глибоке навчання, він може миттєво визначити, чи є відео справжнім чи підробленим.

Основні характеристики детектора глибоких фейків у реальному часі від Intel:

• Розроблено у співпраці з Університетом штату Нью-Йорк у Бінгемтоні
• Може виявляти підроблені відео з точністю 96%.
• Повертає результати за мілісекунди
• Використовує тонкий «потік крові» у пікселях відео для виявлення глибоких фейків

Відвідайте Intel →

5. WeVerify

(Зображення: WeVerify)

WeVerify – це проект, спрямований на розробку інтелектуальних методів і інструментів перевірки контенту та аналізу дезінформації. Проект зосереджений на аналізі та контекстуалізації соціальних медіа та веб-контенту в ширшій онлайн-екосистемі, щоб викрити сфабрикований контент. Це досягається за допомогою крос-модальної перевірки вмісту, аналізу соціальних мереж, мікроцільового розвінчання та загальнодоступної бази даних відомих фейків на основі блокчейна.

Основні характеристики WeVerify:

• Розробляє інтелектуальні методи та інструменти перевірки вмісту та аналізу дезінформації
• Аналізує та контекстуалізує соціальні мережі та веб-вміст
• Викриває сфабрикований вміст за допомогою крос-модальної перевірки вмісту, аналізу соціальних мереж і мікроцільового розвінчання
• Використовує публічну базу даних відомих фейків на основі блокчейну

Відвідайте WeVerify →

6. Інструмент автентифікації відео Microsoft**

(Зображення: Microsoft)

Інструмент автентифікації відео Microsoft — це потужний інструмент, який може аналізувати фотографію чи відео, щоб надати оцінку достовірності, яка вказує на те, чи медіафайли маніпулювали. Він виявляє межі змішування глибоких фальшивих і тонких елементів сірого, які неможливо помітити людському оку. Він також надає цю оцінку достовірності в режимі реального часу, дозволяючи негайно виявляти глибокі фейки.

Інструмент аутентифікації відео використовує розширені алгоритми ШІ для аналізу медіафайлів і виявлення ознак маніпуляцій. Він шукає незначні зміни в елементах відтінків сірого медіа, які часто є ознакою глибокого фейку. Інструмент надає оцінку достовірності в режимі реального часу, дозволяючи користувачам швидко визначити, чи медіа є автентичним чи ні.

Основні характеристики інструменту Video Authenticator від Microsoft:

• Аналізує фото або відео
• Надає оцінку надійності в реальному часі
• Виявляє тонкі зміни відтінків сірого
• Дозволяє миттєво виявляти дипфейки

Відвідайте Microsoft →

7. Виявлення Deepfake за допомогою невідповідностей фонем і вісем

Ця інноваційна техніка, розроблена дослідниками зі Стенфордського університету та Каліфорнійського університету, використовує той факт, що віземи, які позначають динаміку форми рота, іноді відрізняються або не відповідають усній фонемі. Ця невідповідність є поширеною вадою deepfakes, оскільки штучному інтелекту часто важко ідеально узгодити рухи рота з вимовленими словами.

Метод невідповідності фонем і візем використовує передові алгоритми штучного інтелекту для аналізу відео та виявлення цих невідповідностей. Він порівнює рухи рота (віземи) з вимовленими словами (фонемами) та шукає будь-які невідповідності. Якщо невідповідність виявлена, це є вагомою ознакою того, що відео є діпфейком.

Основні особливості виявлення Deepfake за допомогою невідповідностей фонем і вісем:

• Розроблено дослідниками зі Стенфордського та Каліфорнійського університетів
• Використовує невідповідності між вісемами та фонемами в deepfakes
• Використовує передові алгоритми ШІ для виявлення невідповідностей
• Забезпечує сильну ознаку deepfake, якщо виявлено невідповідність

Відвідайте Deepfake Detection →

Майбутнє виявлення Deepfake

Коли ми орієнтуємося в цифровому ландшафті 21-го століття, привид глибоких фейків стає великим. Ці створені штучним інтелектом відео, які можуть переконливо імітувати реальних людей, становлять значну загрозу для автентичності онлайн-контенту. Вони мають потенціал порушити все: від особистих стосунків до політичних виборів, що робить потребу в ефективних інструментах і методах виявлення глибоких фейків гострішою, ніж будь-коли.

П'ять інструментів і методів виявлення діпфейків, які ми розглянули в цьому блозі, є передовими в цій галузі. Вони використовують передові алгоритми штучного інтелекту для аналізу та виявлення діпфейків з вражаючою точністю. Кожен інструмент і метод пропонує унікальний підхід до виявлення діпфейків, від аналізу ледь помітних елементів у градаціях сірого у відео до відстеження міміки та рухів об'єктів зйомки.

Наприклад, Sentinel використовує штучний інтелект для аналізу цифрових медіа та визначення того, чи були вони маніпульовані, забезпечуючи візуалізацію маніпуляцій. З іншого боку, інструмент відеоаутентифікатора Microsoft надає оцінку достовірності в режимі реального часу, яка вказує на те, чи було змінено фотографію чи відео. Ці інструменти, разом з іншими, які ми обговорювали, очолюють боротьбу з діпфейками, допомагаючи гарантувати автентичність онлайн-контенту.

Однак, оскільки технологія глибоких фейків продовжує розвиватися, наші методи виявлення також повинні розвиватися. Розвиток технології глибоких фейків є ціллю, що швидко змінюється, і наші інструменти та методи повинні розвиватися, щоб йти в ногу з цим. Це вимагатиме постійних досліджень і розробок, а також співпраці між дослідниками, технологічними компаніями та політиками.

Більше того, важливо пам’ятати, що самі лише технології не можуть вирішити проблему діпфейків. Освіта та обізнаність також мають вирішальне значення. Ми всі повинні стати більш розбірливими споживачами онлайн-контенту, ставлячи під сумнів джерело інформації та шукаючи ознаки маніпуляцій. Будьте в курсі останніх розробок у технології діпфейків та їх виявлення, і ми всі можемо зіграти свою роль у боротьбі з цією загрозою.