Verktøy for å oppdage deepfakes ved hjelp av kunstig intelligens

Prøv å se deg selv om morgenen. Du har en telefon i hånden, og på skjermen ser du et opptak av yndlingsskuespilleren eller -politikeren din som uttaler noe de ikke har sagt. Slik teknologi øker nysgjerrigheten og frykten.

Gjør deg klar og la deg forbløffe av deepfakes-universet, der det ikke lenger er noen tvil om hva som er falskt og hva som er ekte. Deepfakes, teknologiene som er utviklet for bruk i den digitale tidsalderen, utgjør en viktig trussel og kan endre originaliteten til nettinnhold, som er bilde-, video- og lydfiler. Dette detaljerte digitale innholdet brukes til å spre svindel, svekke omdømmet og gjøre folk godtroende.

Til tross for tilbakeslagene kunstig intelligens har ført til i kampen mot deepfakes, har den også produsert applikasjoner for deepfake-detektorer. Vi vil gå gjennom de beste verktøyene for å oppdage kunstig intelligens deepfakes.

La oss først starte med den grunnleggende forståelsen av Deepfakes:

Forståelse av Deepfakes

En mer forklarende er å erstatte navnet. Dette er hvordan syntetiske medier konstitueres gjennom implementering av dype læringsteknikker, spesielt dype nevrale nettverk. Prosessen innebærer å forfalske et bilde, en video eller et annet lydutvalg for å vise noen andre si eller gjøre noe som de aldri hadde gjort.

«Deepfake» er en kombinasjon av ordene «deep» og «fake». Begrepet ble skapt av Reddit-brukeren «DeepFakes», som opprinnelig delte pornografiske videoer. I de andre videoene som ble filmet, var skuespillerinnenes ansikter byttet ut med kjendisenes ansikter.

Hvordan deepfakes lages

Deepfakes kan skapes ved hjelp av en dyp læringsalgoritme, spesielt generative adversarial networks (GAN) eller convolutional neural networks (CNN). Disse teknologiene kan imitere og forsterke de visuelle aspektene ved dataene etter hvert som antallet data øker, slik at de kan generere lignende medier.

Konvolusjonelle nevrale nettverk kan for eksempel kategorisere bilder som ansikter på en effektiv måte. Med andre ord er generative adversarial networks en metode for dyp læring med to nevrale nettverk i bunn: ett som kan produsere bildet, og et annet som kan beskrive det grundig.

Hva er verktøy for deepfake-deteksjon?

Et deepfake-deteksjonsverktøy (DDT) er programvare eller et system som er utviklet for å finne og oppdage deepfake-videoer eller -bilder. Det bruker vanligvis ulike teknikker for å analysere digitale data og avgjøre om de er manipulert eller skapt av et kunstig intelligenssystem. Med det økende antallet deepfakes begynner Deepfake-deteksjonsprogramvare å bli etterspurt for å stoppe faren for falske videoer og lyd som kommer opp.

Her er de beste verktøyene for å oppdage kunstig intelligens deepfakes.

Sentinel

Sentinel tar topplasseringen på listen over de beste kunstig intelligensbaserte deepfake-detektorene. Det er et skybasert verktøy som muliggjør høy presisjonsdeteksjon av deepfake i sanntid. Det bruker avanserte kunstig intelligens-algoritmer og flere teknikker, for eksempel analyse av landemerker i ansiktet, tidsmessige konsistenskontroller og flimmerdeteksjon, for å oppdage manipulerte medier.

Denne deepfake-detektoren kan også brukes på to måter: enten via webgrensesnittet eller via API-et. Deretter finner den falske videoer, bilder og lyd. Systemet er dermed bevæpnet med en helhetlig rapport om oppdagelsen, komplett med en visualisering av medieområdet som hadde gjennomgått en modifikasjon. Det gir brukerne en nøyaktig oversikt over hvor og hvordan mediemanipulasjon har blitt brukt.

Sensity

Takket være avanserte kunstig intelligens-algoritmer, multimodal deteksjon, sanntidsovervåking og et brukervennlig grensesnitt, tar Sensity vår andreplass for de beste verktøyene for kunstig intelligens deepfake-deteksjon.

Det er en løsning drevet av kunstig intelligens som raskt kan gjenkjenne deepfakes som ansiktsbytter, manipulert lyd og bilder laget av kunstig intelligens. Den er basert på rask og analyserende gjenkjenningsteknologi for å forbedre sikkerheten og redusere belastningen på analytikere.

Programvaren for deepfake-detektor øker sikkerheten i KYC-prosesser via SDK-en som er koblet til API-et for gjenkjenning av ansiktsmanipulasjon. Den utgjør det første forsvarsnivået i tilfelle identitetstyveri ved hjelp av moderne ansiktsbytteteknikker.

Denne flerbruksplattformen tilbyr tjenester som presis ansiktsverifisering, selv under dårlige lysforhold, og deteksjon av liveness. Det er et anti-phishing-tiltak som oppdager falske dokumenter og utfører autentisering av identitetsdokumenter.

WeVerify

WeVerify er et annet høyt rangert program for kunstig intelligens og deepfake-deteksjon. Intelligensen fra menneskelig ekspertise kombinert med kunstig intelligensanalyse sikrer en omfattende vurdering og kontekst som hjelper til med å identifisere deepfakes.

Denne deepfake-detektoren tar for seg sosiale medier og nettinnhold ved å oppdage og kontekstualisere det. Den omfatter transmodal innholdsverifisering, analyse av sosiale nettverk, mikromålrettet dubbing og en distribuert offentlig hovedbok over gjenkjente forfalskninger.

HyperVerge

HyperVerge er et svært effektivt verktøy for å oppdage deepfake. Deepfake-detektoren vår kombinerer verifisering, ansiktsgjenkjenning og livlighetskontroller ved hjelp av kunstig intelligensmodeller og maskinlæring for total sikkerhet.

Deepware

Deepware er avansert programvare som bruker kunstig intelligens og maskinlæringsteknologi til å identifisere og motvirke deepfakes. Den oppdager videoer, bilder og lydfiler og avgjør om de er ekte eller ikke. Dette er grunnen til at Deepware er rangert blant de beste deepfake-detektorverktøyene. Denne programvaren for kunstig intelligens deepfake-detektor er brukervennlig og lett tilgjengelig for alle som ønsker å oppdage dype forfalskninger. Gjennom den dedikerte deepfake-detektormotoren lar Deepware brukerne evaluere potensielle iffy videoer eller vurdere video / lydmeldinger individuelt ved ganske enkelt å legge inn lenker.

FakeCatcher

Chipprodusenten har lansert FakeCatcher, en deepfake-detektor i sanntid som fokuserer på hastighet og effektivitet. Programvaren for deepfake-detektoren bruker Intels maskinvare og programvare, som kjører på en server og har et nettbasert grensesnitt. Intels FakeCatcher skanner etter falske ledetråder i ekte videoer. Programvaren for kunstig intelligens og deepfake-detektor, som er laget ved hjelp av dyp læring, forteller umiddelbart om videoen er ekte eller falsk.

Oz Liveness

Oz Liveness anses for å være den beste kunstig intelligens deepfake-detektoren for ansiktsgjenkjenning og autentisering. Den er 100 % effektiv mot forfalskningsangrep og har den høyeste teststandarden, ISO 30107-sertifisering. Oz Liveness brukes i stor utstrekning av Fortune 500 FinTech-organisasjoner, telekombransjen, sivil luftfart og leverandører av KYC-systemer (Know Your Customer).

Phoneme and Viseme

Verktøyet Phoneme and Viseme mismatch benytter AI-drevne algoritmer for å lese videoen og korrigere feiljusteringer. Verktøyet for kunstig intelligens basert på deteksjon av deepfake ble utviklet av forskere fra Stanford University og UC Berkeley. Denne teknologien er forpliktet til å fikse gapet mellom ørene og leppebevegelsene dine når du ser på en video. Ved å understreke denne feiljusteringen kan det bidra til å påpeke mulig manipulasjon.

Microsoft Video Authenticator

Microsoft Video Authenticator Tool er et gratis verktøy som gjenkjenner videoer og bilder. Det gir et konfidensnivå som viser graden av manipulasjon. Programvaren for kunstig intelligens kan oppdage sammenføyningspunkter og fine gråskalaelementer som ikke er synlige for det menneskelige synet. Verktøyet gir en poengsum i sanntid, og det hjelper brukerne med å avgjøre om mediet er autentisk eller ikke.

DuckDuckGoose

DuckDuckGoose er blant de beste verktøyene for kunstig intelligens for å oppdage deepfakes. Den bruker sofistikerte algoritmer for raskt og nøyaktig å beskytte bedrifters merkevarer mot mulige cyber-, omdømmerelaterte eller økonomiske trusler. I tillegg til andre sikkerhetstiltak bidrar denne deepfake-detektoren til å gi brukerne en tydelig forhåndsvisning av hvordan digitale endringer har blitt gjenkjent. Takket være det kan du beholde publikums tillit.