5 个最佳 Deepfake 检测器工具和技术（2024 年 XNUMX 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. 哨兵

（图片来源：哨兵）

Sentinel 是一个领先的基于人工智能的保护平台，可帮助民主政府、国防机构和企业阻止 Deepfake 的威胁。 Sentinel 的技术被欧洲领先的组织所使用。 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，然后自动分析是否存在人工智能伪造行为。 该系统确定媒体是否是深度伪造的，并提供操作的可视化。

Sentinel 的 Deepfake 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并确定其是否被操纵。 该系统提供了其调查结果的详细报告，包括已更改的媒体区域的可视化。 这使得用户能够准确地看到媒体在何处以及如何被操纵。

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

2. 英特尔实时 Deepfake 检测器

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

3. 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

4. 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

5. 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。

音位-视位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。 它将嘴巴的运动（发音嘴型）与口语单词（音素）进行比较，并查找任何不匹配的情况。 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。

我们在本博客中探索的五种深度伪造检测工具和技术代表了该领域的前沿。 他们利用先进的人工智能算法以令人印象深刻的准确度来分析和检测深度伪造品。 每种工具和技术都提供了一种独特的深度伪造检测方法，从分析视频的微妙灰度元素到跟踪拍摄对象的面部表情和动作。

例如，Sentinel 使用人工智能来分析数字媒体并确定其是否被操纵，并提供操纵的可视化。 另一方面，微软的视频验证器工具提供实时置信度分数，指示静态照片或视频是否已被操纵。 这些工具以及我们讨论过的其他工具正在引领打击深度造假的斗争，有助于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，重要的是要记住，仅靠技术无法解决深度造假问题。 教育和意识也至关重要。 我们都必须成为在线内容更加挑剔的消费者，质疑信息来源并寻找操纵迹象。 通过及时了解深度伪造技术和检测的最新发展，我们都可以在应对这一威胁方面发挥作用。