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7 款最佳深度伪造检测工具和技术（2026 年 2 月）
在数字时代，深度造假已成为对在线内容真实性的重大威胁。这些复杂的人工智能生成的视频可以令人信服地模仿真人，使得区分事实与虚构变得越来越困难。然而，随着深度造假背后的技术不断进步，用于检测它们的工具和技术也在不断进步。在本博客中，我们将探讨当今可用的前五种深度伪造检测工具和技术。
1. 现实防御者
Reality Defender 是一个深度伪造检测平台，旨在对抗多种媒体类型（包括图像、视频、音频和文本）中由人工智能生成的威胁。该平台采用专利的多模型方法，使企业、政府和各个行业能够高精度地检测和处理深度伪造和合成媒体。Reality Defender 的检测技术采用不需要水印或事先身份验证的概率模型，使其能够实时识别操纵行为。
该平台提供直观的工具，例如拖放式 Web 应用程序和可扩展 API，可高效处理少量和大量内容。Reality Defender 还提供可解释的 AI 分析，通过颜色编码的操纵概率和详细的 PDF 报告提供可操作的见解。该平台专为灵活性而打造，与平台无关，可无缝集成到现有工作流程中，使客户能够主动防御复杂的 AI 驱动欺诈。
Reality Defender 拥有一支活跃的研究团队，不断适应不断发展的深度伪造技术，对媒体、金融、政府等领域的威胁保持强大的防御能力。
现实捍卫者的主要特点
- Reality Defender 可为企业和政府检测图像、视频、音频和文本中的深度伪造。
- 它提供实时、无水印的检测，以便快速进行内容认证。
- 可通过 Web 应用程序或可扩展 API 访问，实现灵活集成。
- 提供清晰的操作见解来指导响应行动。
- 不断更新以应对不断演变的人工智能威胁。
2. 哨兵
（图片来源：哨兵）
Sentinel 是一个领先的人工智能防护平台，致力于帮助民主政府、国防机构和企业抵御深度伪造的威胁。Sentinel 的技术已被欧洲领先的组织采用。该系统的工作原理是允许用户通过其网站或 API 上传数字媒体，然后系统会自动分析这些媒体是否为人工智能伪造。系统会判断媒体是否为深度伪造，并提供伪造过程的可视化效果。
Sentinel 的深度伪造检测技术旨在保护数字媒体的完整性。它使用先进的人工智能算法来分析上传的媒体内容，并判断其是否被篡改。该系统会提供详细的检测结果报告，包括媒体被篡改区域的可视化展示。这让用户可以准确地看到媒体被篡改的位置和方式。
哨兵的主要特点：
- 基于人工智能的深度换脸检测
- 被欧洲领先组织使用
- 允许用户上传数字媒体进行分析
- 提供操作的可视化
3. 证明
（图片来源：Attestiv）
Attestiv 推出了一款面向个人、网红和企业的商业级深度伪造检测解决方案。该平台现已开放抢先体验，允许用户分析视频或视频的社交链接，以查找深度伪造内容。鉴于深度伪造对市场估值、选举结果和网络安全的威胁日益加剧，Attestiv 的解决方案可谓恰逢其时。
该平台使用专有的人工智能分析对虚假元素进行评分和全面细分，准确定位每个视频中虚假元素的位置。这项技术对于要求高水平诚信、安全和合规的行业尤其有价值，例如银行、保险、房地产、媒体和医疗保健。
Attestiv Deepfake 检测平台的主要特点：
- 免费基本版，提供高级版和企业版选项
- 分析上传的视频和社交媒体链接
- 提供虚假元素的评分和详细分类
- 使用专利的专有人工智能和机器学习技术
- 检查生成式 AI 内容、面部替换、口型同步修改和其他编辑
- 对视频应用独特的“指纹”，以便将来进行真实性检查
4. 英特尔实时 Deepfake 检测器
图片：英特尔）
英特尔推出了一款名为 FakeCatcher 的实时深度造假检测器。 该技术可以以 96% 的准确率检测假视频，并在几毫秒内返回结果。 该探测器是与纽约州立大学宾厄姆顿分校的 Umur Ciftci 合作设计的，使用英特尔硬件和软件，在服务器上运行并通过基于网络的平台进行连接。
FakeCatcher 在真实视频中寻找真实的线索，评估我们人类的本质——视频像素中微妙的“血流”。 当我们的心脏泵血时，我们的静脉就会改变颜色。 这些血流信号是从整个面部收集的，算法将这些信号转换成时空图。 然后，利用深度学习，它可以立即检测视频是真是假。
英特尔实时 Deepfake 检测器的主要特点：
- 与纽约州立大学宾厄姆顿分校合作开发
- 可以以 96% 的准确率检测假视频
- 以毫秒为单位返回结果
- 利用视频像素中微妙的“血流”来检测深度伪造品
5. 我们验证
（图片来源：WeVerify）
WeVerify 是一个旨在开发智能人机交互内容验证和虚假信息分析方法和工具的项目。 该项目的重点是在更广泛的在线生态系统中分析和背景化社交媒体和网络内容，以揭露捏造的内容。 这是通过跨模式内容验证、社交网络分析、微观目标揭穿以及基于区块链的已知假货公共数据库来实现的。
WeVerify 的主要特点：
- 开发智能人机交互内容验证和虚假信息分析方法和工具
- 分析社交媒体和网络内容并对其进行背景分析
- 通过跨模态内容验证、社交网络分析和微针对性揭穿，揭露捏造内容
- 使用基于区块链的已知假货公共数据库
6. 微软的视频验证器工具**
图片：微软）
Microsoft 的视频验证器工具是一个功能强大的工具，可以分析静态照片或视频，以提供表明媒体是否被操纵的置信度分数。 它可以检测人眼无法检测到的深度伪造和细微灰度元素的混合边界。 它还实时提供置信度分数，以便立即检测深度伪造品。
视频验证器工具使用先进的人工智能算法来分析媒体并检测操纵迹象。 它寻找媒体灰度元素的细微变化，这通常是深度伪造的明显迹象。 该工具提供实时置信度评分，使用户能够快速确定媒体是否真实。
Microsoft 视频验证器工具的主要功能：
- 分析静态照片或视频
- 提供实时置信度分数
- 检测细微的灰度变化
- 允许立即检测深度赝品
7. 使用音位-视位不匹配进行 Deepfake 检测
这项创新技术由斯坦福大学和加利福尼亚大学的研究人员开发，利用了表示嘴型动态的视素有时与口语音素不同或不一致的事实。 这种不一致是深度造假的一个常见缺陷，因为人工智能常常难以将嘴巴的运动与所说的话完美匹配。
音素-视素不匹配技术使用先进的人工智能算法来分析视频并检测这些不一致之处。它会将口部运动（视素）与口语（音素）进行比较，并查找任何不匹配之处。如果检测到不匹配，则强烈表明该视频是深度伪造的。
使用音素-视素不匹配的 Deepfake 检测的主要特点：
- 由斯坦福大学和加州大学的研究人员开发
- 利用 Deepfakes 中视素和音素之间的不一致
- 使用先进的人工智能算法来检测不匹配
- 如果检测到不匹配，则提供深度伪造的强烈指示
Deepfake 检测的未来
当我们畅游 21 世纪的数字景观时，深度造假的幽灵变得越来越大。 这些人工智能生成的视频可以令人信服地模仿真人，对在线内容的真实性构成重大威胁。 它们有可能破坏从人际关系到政治选举的一切，这使得对有效的深度造假检测工具和技术的需求比以往任何时候都更加重要。
我们在本博客中探讨的五种深度伪造检测工具和技术代表了该领域的前沿技术。它们利用先进的人工智能算法，以惊人的准确度分析和检测深度伪造。每种工具和技术都提供了独特的深度伪造检测方法，从分析视频中细微的灰度元素到追踪拍摄对象的面部表情和动作。
例如，Sentinel 使用人工智能分析数字媒体，判断其是否被篡改，并提供篡改结果的可视化效果。另一方面，微软的视频认证工具 (Video Authenticator Tool) 则提供实时置信度评分，指示静态照片或视频是否被篡改。这些工具以及我们之前讨论过的其他工具，正在引领对抗深度伪造的斗争，帮助确保在线内容的真实性。
然而，随着深度造假背后的技术不断进步，我们的检测方法也必须不断进步。 Deepfake 技术的发展是一个快速变化的目标，我们的工具和技术必须不断发展才能跟上步伐。 这需要持续的研究和开发，以及研究人员、科技公司和政策制定者之间的合作。
此外，务必牢记，单靠技术无法解决深度伪造问题。教育和意识提升也至关重要。我们都必须成为更具辨识力的网络内容消费者，质疑信息来源，并寻找操纵的迹象。通过了解深度伪造技术和检测技术的最新进展，我们都能为应对这一威胁贡献一份力量。
