Verktyg för att upptäcka deepfakes med hjälp av artificiell intelligens
Försök att föreställa dig själv på morgonen. Du har en telefon i handen och på skärmen finns en inspelning av din favoritskådespelare eller -politiker som säger något som de inte har sagt. Sådan teknik ökar nyfikenheten och rädslan.
Gör dig redo och låt dig förbluffas av deepfakes-universumet där det inte längre finns någon plats att tvivla mellan det falska och det äkta. Deepfakes, den teknik som utvecklats för användning i den digitala eran, utgör ett viktigt hot och kan ändra originaliteten hos onlineinnehåll, som är bild-, video- och ljudfiler. Detta detaljerade digitala innehåll används för att sprida bluffar, skadade rykten och godtrogenhet.
Trots de bakslag som artificiell intelligens har medfört för att bekämpa deepfakes har den dock också producerat applikationer för deepfake-detektorer. Vi kommer att gå igenom de bästa verktygen för att upptäcka artificiell intelligens deepfakes.
Låt oss först börja med den grundläggande förståelsen av Deepfakes:
Förståelse av Deepfakes
En mer förklarande ersätter sitt namn. Så här konstitueras syntetiska medier genom implementering av djupinlärningstekniker, särskilt djupa neurala nätverk. Processen innebär att man fejkar en bild, video eller annat ljudurval för att visa någon annan säga eller göra något som de aldrig hade gjort.
”Deepfake” är en kombination av orden ”deep” och ”fake”. Begreppet myntades av Reddit-användaren ”DeepFakes” som till en början delade pornografiska videor. I de andra videorna som filmades hade skådespelerskornas ansikten bytts ut mot kändisarnas ansikten.
Hur deepfakes skapas
Deepfakes kan skapas med hjälp av en djupinlärningsalgoritm, särskilt generativa adversariala nätverk (GAN) eller konvolutionella neurala nätverk (CNN). Dessa tekniker kan imitera och förstärka de visuella aspekterna av data när antalet data ökar i en utsträckning som genererar liknande media.
Till exempel kan konvolutionella neurala nätverk effektivt kategorisera bilder som ansikten. Med andra ord är generative adversarial networks en metod för djupinlärning med två neurala nätverk i grunden: ett som kan producera bilden och ett annat som beskriver den noggrant.
Vad är verktyg för deepfake-detektering?
Ett verktyg för deepfake-detektering (DDT) är programvara eller ett system som utvecklats för att fastställa och upptäcka deepfake-videor eller -bilder. Det använder vanligtvis olika tekniker för att analysera digital data och avgöra om den manipulerades eller skapades av ett artificiellt intelligenssystem. Med det ökande antalet deepfakes börjar Deepfake-detekteringsprogramvara vara efterfrågad för att stoppa risken för att falska videor och ljud kommer upp.
Här är de bästa verktygen för att upptäcka artificiell intelligens deepfakes.
Sentinel
Sentinel tar topplaceringen i listan över de bästa artificiella intelligensbaserade deepfake-detektorerna. Det är ett molnbaserat verktyg som möjliggör högprecisionsdetektering av deepfake i realtid. Den använder avancerade artificiella intelligensalgoritmer och flera tekniker, såsom ansiktslandmärkesanalys, temporära konsistenskontroller och flimmerdetektering, för att upptäcka manipulerade medier.
Denna deepfake-detektor kan också användas på två sätt: antingen via dess webbgränssnitt eller via dess API. Därefter avgör den falska videor, foton och ljud. Således är systemet beväpnat med en holistisk rapport om dess upptäckt, komplett med en visualisering av medieområdet som hade genomgått en modifiering. Det ger användarna en exakt bild av var och hur mediemanipulation har använts.
Sensity
Tack vare avancerade algoritmer för artificiell intelligens, multimodal detektering, realtidsövervakning och ett användarvänligt gränssnitt tar Sensity vår andra plats för de bästa artificiella intelligensverktygen för deepfake-detektering.
Det är en lösning som drivs av artificiell intelligens som snabbt kan känna igen deepfakes som ansiktsbyten, manipulerat ljud och bilder gjorda av artificiell intelligens. Den är baserad på snabb och analyserande igenkänningsteknik för att förbättra säkerheten och minska belastningen på analytiker.
Programvaran för deepfake detector ökar säkerheten i KYC-processer via sin SDK kopplad till API:et för detektering av ansiktsmanipulation. Det ger den första försvarsnivån vid identitetsstöld genom att använda moderna ansiktsbytestekniker.
Denna multifunktionella plattform erbjuder tjänster som exakt ansiktsverifiering även i dåliga ljusförhållanden och liveness detection. Det är en anti-phishing-åtgärd som upptäcker falska dokument och utför autentisering av identitetsdokument.
WeVerify
En annan högt rankad artificiell intelligens deepfake-detekteringsapplikation är WeVerify. Intelligensen från mänsklig expertis i kombination med artificiell intelligensanalys säkerställer en omfattande bedömning och sammanhang som hjälper till att identifiera deepfakes.
Denna deepfake-detektor adresserar sociala medier och webbinnehåll genom att upptäcka och kontextualisera det. Den omfattar transmodal innehållsverifiering, analys av sociala nätverk, mikroinriktad dubbning och en distribuerad offentlig huvudbok med erkända förfalskningar.
HyperVerge
HyperVerge är ett mycket effektivt verktyg för att upptäcka deepfake. Genom att utnyttja artificiell intelligens och maskininlärning för total säkerhet kombinerar vår deepfake-detektor verifiering, ansiktsigenkänning och livlighetskontroller.
Deepware
Deepware är en avancerad programvara som använder artificiell intelligens och maskininlärningsteknik för att identifiera och motverka deepfakes. Den upptäcker videor, bilder och ljudfiler och avgör om de är sanna eller inte. Det är därför Deepware rankas bland de bästa verktygen för deepfake-detektor. Denna artificiella intelligens deepfake detektorprogramvara är användarvänlig och lättillgänglig för alla som vill upptäcka djupa förfalskningar. Genom den dedikerade deepfake-detektormotorn tillåter Deepware sina användare att utvärdera potentiella iffy-videor eller bedöma video- / ljudmeddelanden individuellt genom att helt enkelt mata in länkar.
FakeCatcher
Chiptillverkaren har lanserat FakeCatcher, en deepfake-detektor i realtid som fokuserar på hastighet och effektivitet. Programvaran för deepfake-detektorn använder Intels hårdvara och programvara, som körs på en server och har ett webbaserat gränssnitt. Intels FakeCatcher skannar efter falska ledtrådar i riktiga videor. Programvaran för deepfake-detektor med artificiell intelligens, som är skapad med hjälp av djupinlärning, avgör direkt om videon är äkta eller falsk.
Oz Liveness
Oz Liveness anses vara den bästa artificiella intelligensens deepfake-detektor för ansiktsigenkänning och autentisering. Den ger 100% effektivitet mot spoofing-attacker och har den högsta teststandarden, ISO 30107-certifiering. Oz Liveness används i stor utsträckning av Fortune 500 FinTech-organisationer, telekombranschen, civilflyget och leverantörer av kundkännedom.
Phoneme and Viseme
Verktyget Phoneme and Viseme mismatch använder AI-drivna algoritmer för att läsa videon och korrigera feljusteringar. Verktyget för artificiell intelligens baserat på detektering av deepfake skapades av forskare från Stanford University och UC Berkeley. Denna teknik är engagerad i att fixa klyftan mellan dina öron och läpprörelser när du tittar på en video. Att betona denna felinriktning kan hjälpa till att påpeka eventuell manipulation.
Microsoft Video Authenticator
Microsoft Video Authenticator Tool är ett gratis verktyg som känner igen videor och bilder. Det ger en konfidensnivå som visar graden av manipulation. Programvaran för deepfake-detektering med artificiell intelligens kan upptäcka sammanfogningspunkter och fina gråskalor som inte är synliga för den mänskliga synen. Verktyget ger en poäng i realtid och hjälper användarna att avgöra om mediet är äkta eller inte med hjälp av denna poäng.
DuckDuckGoose
DuckDuckGoose är bland de bästa artificiella intelligensverktygen för upptäckt av deepfakes. Den använder sofistikerade algoritmer för att snabbt och exakt skydda företags varumärken mot alla möjliga cyber-, rykte-relaterade eller ekonomiska hot. Denna programvara för deepfake-detektor, utöver de andra säkerhetsåtgärderna, hjälper till att ge användarna en tydlig förhandsgranskning av hur digitala ändringar har erkänts. Tack vare det kan du behålla publikens tro.
