Työkalut väärennösten havaitsemiseen tekoälyn avulla
Yritä kuvitella itsesi aamulla. Kädessäsi on puhelin, ja näytöllä on nauhoite, jossa suosikkinäyttelijäsi tai -poliitikkosi äänittää jotain, mitä hän ei ole sanonut. Tällainen teknologia lisää uteliaisuutta ja pelokkuutta.
Valmistaudu ja hämmästy deepfakesin valloittavasta universumista, jossa ei ole enää mitään paikkaa epäillä väärennöksen ja aidon välillä. Deepfakes, digitaalisen aikakauden käyttöön kehitetyt teknologiat, muodostavat merkittävän uhan ja saattavat muuttaa verkkosisällön, eli kuva-, video- ja äänitiedostojen, alkuperäisyyttä. Tätä yksityiskohtaista digitaalista sisältöä hyödynnetään huijausten, tahriintuneen maineen ja hyväuskoisuuden levittämiseen.
Vaikka tekoäly on tuonut takaiskuja deepfakesin torjuntaan, se on kuitenkin tuottanut myös deepfake-ilmaisinsovelluksia. Käymme läpi huipputyökalut tekoälyn deepfakesin havaitsemiseen.
Aloitetaan aluksi syväfakkojen perusymmärryksestä:
Deepfakesin ymmärtäminen
Selittävämpi on sen nimen korvaaminen. Näin synteettinen media muodostetaan toteuttamalla syväoppimistekniikoita, erityisesti syviä neuroverkkoja. Prosessissa väärennetään kuvaa, videota tai muuta äänivalintaa, jonka avulla näytetään jonkun toisen sanovan tai tekevän jotain, mitä hän ei ole koskaan tehnyt.
”Deepfake” on yhdistelmä sanoista ”deep” ja ”fake”. Sen keksi Reddit-käyttäjä ”DeepFakes”, joka alun perin jakoi pornografisia videoita. Muissa kuvatuissa videoissa näyttelijöiden kasvot oli vaihdettu julkkisten kasvoihin.
Miten Deepfakesit luodaan
Deepfakeja voidaan luoda syväoppimisalgoritmin, erityisesti generatiivisten vastakkaisverkkojen (Generative Adversarial Networks, GAN) tai konvolutiivisten neuroverkkojen (Convolutional Neural Networks, CNN) avulla. Nämä tekniikat voivat jäljitellä ja vahvistaa datan visuaalisia näkökohtia, kun datan määrä kasvaa niin suureksi, että ne tuottavat samankaltaista mediaa.
Esimerkiksi konvoluutiohermoverkot voivat tehokkaasti luokitella kuvia, kuten kasvoja. Toisin sanoen generatiiviset vastakkaisverkot ovat syväoppimismenetelmä, jonka ytimessä on kaksi neuroverkkoa: toinen, joka voi tuottaa kuvan, ja toinen, joka kuvaa sen perusteellisesti.
Mitä ovat syvät väärennösten tunnistustyökalut?
Syväväärennösten havaitsemisväline (deepfake detection tool, DDT) on ohjelmisto tai järjestelmä, joka on kehitetty määrittämään ja havaitsemaan syväväärennettyjä videoita tai kuvia. Se käyttää yleisesti erilaisia tekniikoita digitaalisen datan analysoimiseksi ja sen päättämiseksi, onko se manipuloitu tai tekoälyjärjestelmän luoma. Deepfakesin määrän kasvaessa Deepfake-tunnistusohjelmistoille alkaa olla kysyntää, jotta väärennettyjen videoiden ja äänien syntymisen vaara voidaan pysäyttää.
Tässä ovat Top-työkalut tekoälyn deepfakesin havaitsemiseen.
Sentinel
Sentinel vie kärkipaikan parhaiden tekoälyyn perustuvien deepfake-tunnistimien listalla. Se on pilvipohjainen työkalu, joka mahdollistaa reaaliaikaisen deepfake-todennäköisyyden erittäin tarkan havaitsemisen. Se hyödyntää kehittyneitä tekoälyalgoritmeja ja useita tekniikoita, kuten kasvojen maamerkkien analyysia, ajallisen johdonmukaisuuden tarkistuksia ja välkynnän havaitsemista, havaitakseen väärennetyn median.
Tätä deepfake-ilmaisinta voi käyttää myös kahdella tavalla: joko sen web-käyttöliittymän tai sen API:n kautta. Seuraavaksi se määrittää väärennetyt videot, valokuvat ja äänen. Järjestelmä on siis aseistettu kokonaisvaltaisella raportilla löydöksestään, johon sisältyy visualisointi muokatusta media-alueesta. Se antaa käyttäjille tarkan kuvan siitä, missä ja miten mediamanipulaatiota on käytetty.
Sensity
Kehittyneiden tekoälyalgoritmien, multimodaalisen havaitsemisen, reaaliaikaisen seurannan ja käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ansiosta Sensity vie toisen sijan parhaiden tekoälyyn perustuvien deepfake-tunnistustyökalujen joukossa.
Kyseessä on tekoälyyn perustuva ratkaisu, joka pystyy nopeasti tunnistamaan syväväärennöksiä, kuten kasvojen vaihtoja, manipuloitua ääntä ja tekoälyn tekemiä kuvia. Se perustuu nopeaan ja analysoivaan tunnistustekniikkaan, joka parantaa turvallisuutta ja vähentää analyytikoiden kuormitusta.
Deepfake Detector -ohjelmisto lisää KYC-prosessien turvallisuutta SDK:nsa kautta, joka on yhdistetty kasvojen manipuloinnin tunnistamiseen tarkoitettuun API:han. Se tarjoaa ensimmäisen puolustustason identiteettivarkauden varalta käyttämällä nykyaikaisia kasvojen vaihtotekniikoita.
Tämä monikäyttöinen alusta tarjoaa palveluja, kuten tarkan kasvojen todentamisen jopa huonoissa valaistusolosuhteissa ja elävyyden tunnistuksen. Se on phishingin vastainen toimenpide, joka havaitsee väärennetyt asiakirjat ja suorittaa henkilöllisyysasiakirjojen todentamisen.
WeVerify
Toinen korkealle arvioitu tekoälyn syväfake-tunnistussovellus on WeVerify. Inhimillisen asiantuntemuksen älykkyys yhdistettynä tekoälyanalyysiin takaa kattavan arvioinnin ja kontekstin, joka auttaa tunnistamaan syväväärennöksiä.
Tämä deepfake-ilmaisin kohdistuu sosiaalisen median ja verkkosisältöön havaitsemalla ja kontekstualisoimalla sen. Se käsittää transmodaalisen sisällön todentamisen, sosiaalisen verkoston analyysin, mikrotason dubbauksen ja tunnistettujen väärennösten hajautetun julkisen pääkirjan.
HyperVerge
HyperVerge on erittäin tehokas deepfake-tunnistustyökalu. Tekoälymalleja ja koneoppimista kokonaisvaltaiseen turvallisuuteen hyödyntävässä deepfake-ilmaisimessamme yhdistyvät verifiointi, kasvojentunnistus ja elävyystarkastukset.
Deepware
Deepware on edistyksellinen ohjelmisto, joka hyödyntää tekoäly- ja koneoppimistekniikoita deepfakesin tunnistamiseen ja torjuntaan. Se tunnistaa videot, kuvat ja äänitiedostot ja määrittää, ovatko ne aitoja vai eivät. Siksi Deepware on rankattu parhaiden deepfake-tunnistustyökalujen joukkoon. Tämä tekoälyä hyödyntävä deepfake-ilmaisinohjelmisto on käyttäjäystävällinen ja helposti kaikkien saatavilla, jotka haluavat havaita deepfakeja. Erityisen deepfake detector -moottorin avulla Deepware antaa käyttäjilleen mahdollisuuden arvioida mahdollisia epäilyttäviä videoita tai arvioida video-/ääniviestejä erikseen yksinkertaisesti syöttämällä linkkejä.
FakeCatcher
Siru on tuonut markkinoille FakeCatcherin, reaaliaikaisen deepfake-ilmaisimen, joka keskittyy nopeuteen ja tehokkuuteen. Deepfake-ilmaisinohjelmisto käyttää Intelin laitteistoa ja ohjelmistoa, joka toimii palvelimella ja jossa on verkkopohjainen käyttöliittymä. Intelin FakeCatcher etsii väärennettyjä vihjeitä oikeista videoista. Syväoppimisen avulla tehty tekoälyn deepfake detector -ohjelmisto kertoo välittömästi, onko video aito vai väärennös.
Oz Liveness
Oz Livenessia pidetään parhaana tekoälyllisenä deepfake-ilmaisimena kasvojentunnistukseen ja todennukseen. Se tarjoaa 100-prosenttisen tehokkuuden väärennöshyökkäyksiä vastaan, ja sillä on korkein testausstandardi, ISO 30107 -sertifiointi. Oz Livenessia käyttävät laajasti Fortune 500 FinTech -organisaatiot, televiestintäala, siviili-ilmailu ja Know Your Customer (KYC) -palveluntarjoajat.
Phoneme and Viseme
Phoneme and Viseme -virheellisyystyökalu käyttää tekoälyohjattuja algoritmeja videon lukemiseen ja virheiden korjaamiseen. Tekoälytyökalun, joka perustuu deepfake-tunnistukseen, loivat Stanfordin yliopiston ja UC Berkeleyn tutkijat. Tämä teknologia on sitoutunut korjaamaan korvien ja huulien liikkeiden välisen kuilun, kun katsot videota. Tämän virhesuunnan korostaminen voi auttaa osoittamaan mahdollisen manipuloinnin.
Microsoft Video Authenticator
Microsoft Video Authenticator Tool on ilmainen työkalu, joka tunnistaa videoita ja kuvia. Se antaa luotettavuusasteen, joka osoittaa manipuloinnin asteen. Tekoälyä hyödyntävä syväfake-tunnistusohjelmisto pystyy havaitsemaan liitoskohtia ja hienoja harmaasävyelementtejä, jotka eivät näy ihmisen silmin. Työkalu tarjoaa reaaliaikaisen pistemäärän, ja se auttaa käyttäjiä päättämään, onko media aito vai ei tämän pistemäärän avulla.
DuckDuckGoose
DuckDuckGoose on yksi parhaista tekoälyn syväväärennösten tunnistustyökaluista. Se käyttää kehittyneitä algoritmeja suojatakseen yritysten tuotemerkkejä nopeasti ja tarkasti mahdollisilta kyber-, maineeseen liittyviltä tai taloudellisilta uhkilta. Tämä deepfake-ilmaisinohjelmisto auttaa muiden turvatoimien lisäksi antamaan käyttäjille selkeän esikatselun siitä, miten digitaaliset muutokset on tunnistettu. Sen ansiosta voit säilyttää yleisön uskon.
