Værktøjer til at opdage deepfakes ved hjælp af kunstig intelligens

Prøv at forestille dig selv om morgenen. Du har en telefon i hånden, og på skærmen er der en optagelse af din yndlingsskuespiller eller -politiker, som siger noget, de ikke har sagt. Sådan en teknologi øger nysgerrigheden og frygten.

Gør dig klar og bliv forbløffet over deepfakes-universet, hvor der ikke længere er nogen tvivl om, hvad der er falsk, og hvad der er ægte. Deepfakes, de teknologier, der er udviklet til brug i den digitale æra, udgør en vigtig trussel og kan ændre originaliteten af onlineindhold, som er billed-, video- og lydfiler. Dette detaljerede digitale indhold bruges til at sprede fupnumre, plettede omdømmer og godtroenhed.

Men på trods af de tilbageslag, kunstig intelligens har medført i kampen mod deepfakes, har den også produceret deepfake-detektorprogrammer. Vi vil gennemgå de bedste værktøjer til at opdage deepfakes med kunstig intelligens.

Lad os først starte med den grundlæggende forståelse af deepfakes:

Forståelse af deepfakes

En mere forklarende forklaring erstatter navnet. Det er sådan, syntetiske medier skabes gennem implementering af deep learning-teknikker, især dybe neurale netværk. Processen indebærer at forfalske et billede, en video eller et andet lydvalg for at vise en anden person sige eller gøre noget, som vedkommende aldrig har gjort.

“Deepfake” er en kombination af ordene “deep” og “fake”. Det blev opfundet af en Reddit-bruger, “DeepFakes”, som oprindeligt delte pornografiske videoer. I de andre videoer, der blev filmet, var skuespillerindernes ansigter byttet ud med de kendtes ansigter.

Sådan skabes deepfakes

Deepfakes kan skabes ved hjælp af en deep learning-algoritme, især generative adversarial networks (GAN) eller convolutional neural networks (CNN). Disse teknologier kan efterligne og forstærke de visuelle aspekter af data, efterhånden som antallet af data øges, så de kan generere lignende medier.

F.eks. kan neurale netværk effektivt kategorisere billeder som ansigter. Med andre ord er generative adversarial networks en deep learning-metode med to neurale netværk i hjertet: et, der kan producere billedet, og et andet, der kan beskrive det grundigt.

Hvad er værktøjer til opdagelse af deepfake?

Et deepfake-detektionsværktøj (DDT) er software eller et system, der er udviklet til at bestemme og detektere deepfake-videoer eller -billeder. Det bruger ofte forskellige teknikker til at analysere digitale data og afgøre, om de er blevet manipuleret eller skabt af et system med kunstig intelligens. Med det stigende antal deepfakes er der begyndt at være efterspørgsel efter software til at opdage deepfakes for at stoppe faren for falske videoer og lyd.

Her er de bedste værktøjer til at opdage deepfakes med kunstig intelligens.

Sentinel

Sentinel indtager førstepladsen på listen over de bedste kunstig intelligens-baserede deepfake-detektorer. Det er et skybaseret værktøj, der muliggør højpræcisionsdetektering af deepfake i realtid. Det bruger avancerede kunstige intelligensalgoritmer og flere teknikker, såsom analyse af ansigtsmærker, tidsmæssig konsistenskontrol og flimmerdetektering, til at spotte manipulerede medier.

Denne deepfake-detektor kan også bruges på to måder: enten via dens webinterface eller via dens API. Dernæst bestemmer den falske videoer, fotos og lyd. Systemet er således bevæbnet med en holistisk rapport om sin opdagelse, komplet med en visualisering af det medieområde, der har gennemgået en ændring. Det giver brugerne et nøjagtigt overblik over, hvor og hvordan mediemanipulation er blevet brugt.

Sensity

Takket være avancerede kunstige intelligensalgoritmer, multimodal detektion, realtidsovervågning og en brugervenlig grænseflade indtager Sensity vores andenplads for de bedste værktøjer til kunstig intelligens deepfake-detektion.

Det er en løsning drevet af kunstig intelligens, der hurtigt kan genkende deepfakes som ansigtsudskiftninger, manipuleret lyd og billeder lavet med kunstig intelligens. Den er baseret på hurtig og analyserende genkendelsesteknologi for at forbedre sikkerheden og reducere belastningen på analytikere.

Deepfake-detektorsoftwaren øger sikkerheden i KYC-processer via sit SDK, der er forbundet med API’en til detektering af ansigtsmanipulation. Det giver det første forsvarsniveau i tilfælde af identitetstyveri ved at anvende moderne ansigtsudskiftningsteknikker.

Denne multifunktionelle platform tilbyder tjenester som præcis ansigtsverificering selv under dårlige lysforhold og detektering af livskraft. Det er en anti-phishing-foranstaltning, der opdager falske dokumenter og udfører autentificering af identitetsdokumenter.

WeVerify

En anden højt vurderet applikation til deepfake-detektion med kunstig intelligens er WeVerify. Intelligensen fra menneskelig ekspertise kombineret med kunstig intelligens-analyse sikrer en omfattende vurdering og kontekst, der hjælper med at identificere deepfakes.

Denne deepfake-detektor adresserer sociale medier og webindhold ved at opdage og kontekstualisere det. Den omfatter transmodal indholdsverifikation, social netværksanalyse, mikromålrettet dubbing og en distribueret offentlig hovedbog over anerkendte forfalskninger.

HyperVerge

HyperVerge er et meget effektivt værktøj til at opdage deepfake. Vores deepfake-detektor udnytter modeller med kunstig intelligens og maskinlæring til at opnå total sikkerhed og kombinerer verificering, ansigtsgenkendelse og kontrol af livskraft.

Deepware

Deepware er avanceret software, der udnytter kunstig intelligens og maskinlæringsteknologier til at identificere og modvirke deepfakes. Den registrerer videoer, billeder og lydfiler og afgør, om de er ægte eller ej. Derfor er Deepware rangeret blandt de bedste deepfake-detektorværktøjer. Denne deepfake-detektorsoftware med kunstig intelligens er brugervenlig og let tilgængelig for alle, der ønsker at opdage deepfakes. Gennem den dedikerede deepfake-detektormotor giver Deepware sine brugere mulighed for at evaluere potentielle usikre videoer eller vurdere video-/lydbeskeder individuelt ved blot at indtaste links.

FakeCatcher

Chipproducenten har lanceret FakeCatcher, en deepfake-detektor i realtid, der fokuserer på hastighed og effektivitet. Deepfake-detektorsoftwaren bruger Intels hardware og software, som kører på en server og har en webbaseret grænseflade. Intels FakeCatcher scanner efter falske spor i rigtige videoer. Den kunstige intelligens i deepfake-detektorsoftwaren, der er lavet ved hjælp af deep learning, fortæller med det samme, om videoen er ægte eller falsk.

Oz Liveness

Oz Liveness anses for at være den bedste deepfake-detektor med kunstig intelligens til ansigtsgenkendelse og autentificering. Den giver 100 % effektivitet mod spoofing-angreb og har den højeste teststandard, ISO 30107-certificering. Oz Liveness bruges i vid udstrækning af Fortune 500 FinTech-organisationer, telekomindustrien, civil luftfart og Know Your Customer (KYC)-udbydere.

Phoneme and Viseme

Værktøjet Phoneme and Viseme mismatch anvender AI-drevne algoritmer til at læse videoen og korrigere fejltilpasninger. Det kunstige intelligensværktøj, der er baseret på detektion af deepfake, blev skabt af forskere fra Stanford University og UC Berkeley. Denne teknologi er dedikeret til at rette op på afstanden mellem dine ører og læbernes bevægelser, når du ser en video. Ved at fremhæve denne forskydning kan det hjælpe med at påpege mulig manipulation.

Microsoft Video Authenticator

Microsoft Video Authenticator Tool er et gratis værktøj, der genkender videoer og billeder. Det giver et tillidsniveau, der viser graden af manipulation. Den kunstige intelligens deepfake detection-software kan opdage sammenføjningspunkter og fine gråtoner, som ikke er synlige for det menneskelige syn. Værktøjet giver en score i realtid, og det hjælper brugerne med at beslutte, om mediet er autentisk eller ej ud fra denne score.

DuckDuckGoose

DuckDuckGoose er blandt de bedste værktøjer til at opdage deepfakes ved hjælp af kunstig intelligens. Det bruger sofistikerede algoritmer til hurtigt og præcist at beskytte virksomheders brands mod alle mulige cyber-, omdømme- eller økonomiske trusler. Denne deepfake-detektorsoftware hjælper ud over de andre sikkerhedsforanstaltninger med at give brugerne en klar forhåndsvisning af, hvordan digitale ændringer er blevet genkendt. Takket være det kan du bevare publikums tillid.