5 個最佳 Deepfake 偵測器工具和技術（2024 年 XNUMX 月）

在數位時代，深度造假已成為對線上內容真實性的重大威脅。這些複雜的人工智慧生成的影片可以令人信服地模仿真人，使得區分事實與虛構變得越來越困難。然而，隨著深度造假背後的技術不斷進步，用於檢測它們的工具和技術也在不斷進步。在本部落格中，我們將探討當今可用的前五種深度偽造檢測工具和技術。

1. 哨兵

（圖片來源：哨兵）

Sentinel 是一個領先的基於人工智能的保護平台，可幫助民主政府、國防機構和企業阻止 Deepfake 的威脅。 Sentinel 的技術被歐洲領先的組織所使用。 該系統的工作原理是允許用戶通過其網站或 API 上傳數字媒體，然後自動分析是否存在人工智能偽造行為。 該系統確定媒體是否是深度偽造的，並提供操作的可視化。

Sentinel 的 Deepfake 檢測技術旨在保護數字媒體的完整性。 它使用先進的人工智能算法來分析上傳的媒體並確定其是否被操縱。 該系統提供了其調查結果的詳細報告，包括已更改的媒體區域的可視化。 這使得用戶能夠準確地看到媒體在何處以及如何被操縱。

哨兵的主要特點：

• 基於人工智能的深度換臉檢測
• 被歐洲領先組織使用
• 允許用戶上傳數字媒體進行分析
• 提供操作的可視化

2. 英特爾實時 Deepfake 檢測器

英特爾推出了一款名為 FakeCatcher 的實時深度造假檢測器。 該技術可以以 96% 的準確率檢測假視頻，並在幾毫秒內返回結果。 該探測器是與紐約州立大學賓厄姆頓分校的 Umur Ciftci 合作設計的，使用英特爾硬件和軟件，在服務器上運行並通過基於網絡的平台進行連接。

FakeCatcher 在真實視頻中尋找真實的線索，評估我們人類的本質——視頻像素中微妙的“血流”。 當我們的心臟泵血時，我們的靜脈就會改變顏色。 這些血流信號是從整個面部收集的，算法將這些信號轉換成時空圖。 然後，利用深度學習，它可以立即檢測視頻是真是假。

英特爾實時 Deepfake 檢測器的主要特點：

• 與紐約州立大學賓厄姆頓分校合作開發
• 可以以 96% 的準確率檢測假視頻
• 以毫秒為單位返回結果
• 利用視頻像素中微妙的“血流”來檢測深度偽造品

3. 我們驗證

（圖片來源：WeVerify）

WeVerify 是一個旨在開發智能人機交互內容驗證和虛假信息分析方法和工具的項目。 該項目的重點是在更廣泛的在線生態系統中分析和背景化社交媒體和網絡內容，以揭露捏造的內容。 這是通過跨模式內容驗證、社交網絡分析、微觀目標揭穿以及基於區塊鏈的已知假貨公共數據庫來實現的。

WeVerify 的主要特點：

• 開發智能人機交互內容驗證和虛假信息分析方法和工具
• 分析社交媒體和網絡內容並對其進行背景分析
• 通過跨模態內容驗證、社交網絡分析和微針對性揭穿，揭露捏造內容
• 使用基於區塊鏈的已知假貨公共數據庫

4. 微軟的視頻驗證器工具**

（圖片來源：微軟）

Microsoft 的視頻驗證器工具是一個功能強大的工具，可以分析靜態照片或視頻，以提供表明媒體是否被操縱的置信度分數。 它可以檢測人眼無法檢測到的深度偽造和細微灰度元素的混合邊界。 它還實時提供置信度分數，以便立即檢測深度偽造品。

視頻驗證器工具使用先進的人工智能算法來分析媒體並檢測操縱跡象。 它尋找媒體灰度元素的細微變化，這通常是深度偽造的明顯跡象。 該工具提供實時置信度評分，使用戶能夠快速確定媒體是否真實。

Microsoft 視頻驗證器工具的主要功能：

• 分析靜態照片或視頻
• 提供實時置信度得分
• 檢測細微的灰度變化
• 允許立即檢測深度贗品

5. 使用音位-視位不匹配進行 Deepfake 檢測

這項創新技術由斯坦福大學和加利福尼亞大學的研究人員開發，利用了表示嘴型動態的視素有時與口語音素不同或不一致的事實。 這種不一致是深度造假的一個常見缺陷，因為人工智能常常難以將嘴巴的運動與所說的話完美匹配。

音位-視位不匹配技術使用先進的人工智能算法來分析視頻並檢測這些不一致之處。 它將嘴巴的運動（發音嘴型）與口語單詞（音素）進行比較，並查找任何不匹配的地方。 如果檢測到不匹配，則強烈表明該視頻是深度偽造的。

使用音素-視素不匹配的 Deepfake 檢測的主要特點：

• 由斯坦福大學和加州大學的研究人員開發
• 利用 Deepfakes 中視素和音素之間的不一致
• 使用先進的人工智能算法來檢測不匹配
• 如果檢測到不匹配，則提供深度偽造的強烈指示

Deepfake 檢測的未來

當我們暢遊 21 世紀的數字景觀時，深度造假的幽靈變得越來越大。 這些人工智能生成的視頻可以令人信服地模仿真人，對在線內容的真實性構成重大威脅。 它們有可能破壞從人際關係到政治選舉的一切，這使得對有效的深度造假檢測工具和技術的需求比以往任何時候都更加重要。

我們在本博客中探索的五種深度偽造檢測工具和技術代表了該領域的前沿。 他們利用先進的人工智能算法以令人印象深刻的準確度來分析和檢測深度偽造品。 每種工具和技術都提供了一種獨特的深度偽造檢測方法，從分析視頻的微妙灰度元素到跟踪拍攝對象的面部表情和動作。

例如，Sentinel 使用人工智能來分析數字媒體並確定其是否被操縱，並提供操縱的可視化。 另一方面，微軟的視頻驗證器工具提供實時置信度分數，指示靜態照片或視頻是否已被操縱。 這些工具以及我們討論過的其他工具正在引領打擊深度造假的鬥爭，有助於確保在線內容的真實性。

然而，隨著深度造假背後的技術不斷進步，我們的檢測方法也必須不斷進步。 Deepfake 技術的發展是一個快速變化的目標，我們的工具和技術必須不斷發展才能跟上步伐。 這需要持續的研究和開發，以及研究人員、科技公司和政策制定者之間的合作。

此外，重要的是要記住，僅靠技術無法解決深度造假問題。 教育和意識也至關重要。 我們都必須成為在線內容更加挑剔的消費者，質疑信息來源並尋找操縱跡象。 通過及時了解深度偽造技術和檢測的最新發展，我們都可以在應對這一威脅方面發揮作用。