Werkzeuge zur Erkennung von Deepfakes durch künstliche Intelligenz

Versuchen Sie sich vorzustellen, wie Sie am Morgen aussehen. Sie halten ein Telefon in der Hand, und auf dem Bildschirm ist eine Aufnahme Ihres Lieblingsschauspielers oder -politikers zu sehen, der etwas sagt, was er nicht gesagt hat. Eine solche Technologie steigert die Neugierde und die Ängstlichkeit.

Machen Sie sich bereit und lassen Sie sich von der fesselnden Welt der Deepfakes überraschen, in der es keinen Platz mehr für Zweifel zwischen der Fälschung und dem Echten gibt. Deepfakes, die für den Einsatz im digitalen Zeitalter entwickelten Technologien, stellen eine große Bedrohung dar und können die Originalität von Online-Inhalten, d. h. Bild-, Video- und Audiodateien, verändern. Diese verfälschten digitalen Inhalte werden zur Verbreitung von Falschmeldungen, zur Schädigung des Rufs und zur Schaffung von Glaubwürdigkeit genutzt.

Trotz der Rückschläge, die die künstliche Intelligenz im Kampf gegen Deepfakes erlitten hat, hat sie auch Anwendungen zur Erkennung von Deepfakes hervorgebracht. Wir werden die wichtigsten Tools zur Erkennung von Deepfakes durch künstliche Intelligenz vorstellen.

Lassen Sie uns zunächst mit dem grundlegenden Verständnis von Deepfakes beginnen:

Verstehen von Deepfakes

Ein erklärender ist der Ersatz des Namens. Dabei handelt es sich um die Erstellung synthetischer Medien durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken, insbesondere von tiefen neuronalen Netzen. Bei diesem Verfahren wird ein Bild, ein Video oder eine andere Audioauswahl gefälscht, um zu zeigen, dass eine andere Person etwas sagt oder tut, was sie nie getan hat.

„Deepfake“ ist eine Kombination aus den Wörtern „deep“ und „fake“. Der Begriff wurde von einem Reddit-Nutzer namens „DeepFakes“ geprägt, der zunächst pornografische Videos geteilt hat. Bei den anderen gefilmten Videos wurden die Gesichter der Schauspielerinnen mit denen der Prominenten vertauscht.

Wie Deepfakes erstellt werden

Deepfakes können mit Hilfe eines Deep-Learning-Algorithmus erstellt werden, insbesondere mit generativen adversen Netzwerken (GAN) oder Faltungsneuronalen Netzwerken (CNN). Diese Technologien sind in der Lage, die visuellen Aspekte der Daten zu imitieren und zu verstärken, wenn die Anzahl der Daten so groß ist, dass ähnliche Medien erzeugt werden.

Faltungsneuronale Netze können zum Beispiel Bilder wie Gesichter effizient kategorisieren. Mit anderen Worten: Generative adversarische Netze sind eine Deep-Learning-Methode mit zwei neuronalen Netzen als Herzstück: eines, das das Bild erzeugen kann, und ein anderes, das es genau beschreibt.

Was sind Tools zur Erkennung von Fälschungen?

Ein Deepfake Detection Tool (DDT) ist eine Software oder ein System, das entwickelt wurde, um Deepfake-Videos oder -Bilder zu bestimmen und zu erkennen. Es verwendet in der Regel verschiedene Techniken, um digitale Daten zu analysieren und zu entscheiden, ob sie manipuliert oder von einer künstlichen Intelligenz erstellt wurden oder nicht. Mit der steigenden Zahl von Deepfakes wird Software zur Erkennung von Deepfakes immer gefragter, um die Gefahr von gefälschten Videos und Audios zu stoppen.

Hier sind die Top-Tools zur Erkennung von Deepfakes durch künstliche Intelligenz.

Sentinel

Sentinel nimmt den ersten Platz in der Liste der besten auf künstlicher Intelligenz basierenden Deepfake-Detektoren ein. Es handelt sich um ein cloudbasiertes Tool, das eine hochpräzise Erkennung von Deepfakes in Echtzeit ermöglicht. Es nutzt fortschrittliche Algorithmen der künstlichen Intelligenz und verschiedene Techniken, wie z. B. die Analyse von Gesichtsmerkmalen, zeitliche Konsistenzprüfungen und Flimmererkennung, um gefälschte Medien zu erkennen.

Auch dieser Deepfake-Detektor kann auf zwei Arten verwendet werden: entweder über seine Weboberfläche oder über seine API. Anschließend werden gefälschte Videos, Fotos und Audiodateien ermittelt. Das System verfügt über einen ganzheitlichen Bericht über seine Entdeckung mit einer Visualisierung des Medienbereichs, in dem eine Änderung vorgenommen wurde. So erhalten die Nutzer einen genauen Überblick darüber, wo und wie Medienmanipulationen vorgenommen wurden.

Sensity

Dank der fortschrittlichen Algorithmen der künstlichen Intelligenz, der multimodalen Erkennung, der Echtzeitüberwachung und der benutzerfreundlichen Oberfläche belegt Sensity den zweiten Platz unter den besten Tools zur Erkennung von Deepfakes durch künstliche Intelligenz.

Es handelt sich um eine Lösung, die auf künstlicher Intelligenz basiert und Deepfakes wie Gesichtstausch, manipulierte Audios und von künstlicher Intelligenz erstellte Bilder schnell erkennen kann. Sie basiert auf einer schnellen und analysierenden Erkennungstechnologie, um die Sicherheit zu erhöhen und die Belastung der Analysten zu verringern.

Die Deepfake-Detektor-Software erhöht die Sicherheit von KYC-Prozessen über ihr SDK in Verbindung mit der API zur Erkennung von Gesichtsmanipulationen. Sie bietet die erste Verteidigungsebene im Falle eines Identitätsdiebstahls, indem sie moderne Gesichtstauschverfahren einsetzt.

Diese Mehrzweckplattform bietet Dienste wie die präzise Gesichtsverifizierung auch bei schlechten Lichtverhältnissen und die Erkennung von Liveness. Sie ist eine Anti-Phishing-Maßnahme, die gefälschte Dokumente erkennt und die Authentifizierung von Identitätsdokumenten durchführt.

WeVerify

Eine weitere hoch bewertete Anwendung zur Erkennung von Fälschungen durch künstliche Intelligenz ist WeVerify. Die Kombination aus menschlichem Fachwissen und der Analyse künstlicher Intelligenz gewährleistet eine umfassende Bewertung und einen Kontext, der bei der Erkennung von Fälschungen hilft.

Dieser Deepfake-Detektor befasst sich mit sozialen Medien und Webinhalten, indem er sie erkennt und in einen Kontext setzt. Er umfasst eine transmodale Inhaltsüberprüfung, eine Analyse sozialer Netzwerke, eine mikrogezielte Synchronisierung und ein verteiltes öffentliches Verzeichnis der erkannten Fälschungen.

HyperVerge

HyperVerge ist ein hocheffizientes Tool zur Erkennung von Fälschungen. Unser Deepfake-Detektor nutzt Modelle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für umfassende Sicherheit und kombiniert Verifizierung, Gesichtserkennung und Liveness-Checks.

Deepware

Deepware ist eine fortschrittliche Software, die Technologien der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens nutzt, um Deepfakes zu erkennen und zu bekämpfen. Sie erkennt Videos, Bilder und Audiodateien und stellt fest, ob sie echt sind oder nicht. Aus diesem Grund gehört Deepware zu den besten Deepfake-Detektor-Tools. Diese Software zur Erkennung von Fälschungen durch künstliche Intelligenz ist benutzerfreundlich und für jeden, der Fälschungen erkennen möchte, leicht zugänglich. Durch die spezielle Deepfake-Detektor-Engine ermöglicht Deepware seinen Nutzern, potenziell fragwürdige Videos zu bewerten oder Video-/Audio-Botschaften einzeln zu beurteilen, indem einfach Links eingegeben werden.

FakeCatcher

Der Chip-Hersteller hat den FakeCatcher auf den Markt gebracht, einen Echtzeit-Deepfake-Detektor, der sich auf Geschwindigkeit und Effizienz konzentriert. Die Software für den Deepfake-Detektor nutzt Hardware und Software von Intel, die auf einem Server läuft und eine webbasierte Schnittstelle hat. Intels FakeCatcher scannt nach gefälschten Hinweisen in echten Videos. Die Deepfake-Detektor-Software mit künstlicher Intelligenz, die mit Hilfe von Deep Learning erstellt wurde, erkennt sofort, ob das Video echt oder gefälscht ist.

Oz Liveness

Oz Liveness gilt als der beste Deepfake-Detektor mit künstlicher Intelligenz für die Gesichtserkennung und Authentifizierung. Er bietet eine 100%ige Effizienz gegen Spoofing-Angriffe und verfügt über den höchsten Teststandard, die ISO 30107-Zertifizierung. Oz Liveness wird in großem Umfang von Fortune 500 FinTech-Organisationen, der Telekommunikationsbranche, der zivilen Luftfahrt und Know Your Customer (KYC) Anbietern genutzt.

Phoneme und Viseme

Das Phoneme- und Viseme-Mismatch-Tool verwendet KI-gesteuerte Algorithmen, um das Video zu lesen und Fehlanpassungen zu korrigieren. Das Tool der künstlichen Intelligenz, das auf der Erkennung von Deepfake basiert, wurde von Forschern der Stanford University und der UC Berkeley entwickelt. Diese Technologie ist darauf ausgerichtet, die Lücke zwischen den Ohren und den Lippenbewegungen beim Betrachten eines Videos zu korrigieren. Die Hervorhebung dieser Fehlausrichtung kann helfen, auf mögliche Manipulationen hinzuweisen.

Microsoft Video Authenticator

Microsoft Video Authenticator Tool ist ein kostenloses Tool, das Videos und Bilder erkennt. Es gibt eine Vertrauensstufe an, die den Grad der Manipulation anzeigt. Die Deepfake-Erkennungssoftware mit künstlicher Intelligenz kann Verbindungspunkte und feine Graustufenelemente erkennen, die für das menschliche Auge nicht sichtbar sind. Das Tool bietet eine Bewertung in Echtzeit und hilft den Nutzern zu entscheiden, ob die Medien authentisch sind oder nicht.

DuckDuckGoose

DuckDuckGoose ist eines der besten Tools zur Erkennung von Fälschungen durch künstliche Intelligenz. Es verwendet hochentwickelte Algorithmen, um die Marken von Unternehmen schnell und präzise vor möglichen Cyber-, Reputations- oder finanziellen Bedrohungen zu schützen. Diese Software zur Erkennung von Fälschungen bietet den Nutzern zusätzlich zu den anderen Sicherheitsmaßnahmen eine klare Vorschau auf die Erkennung von digitalen Veränderungen. Dank dieser Software können Sie das Vertrauen des Publikums bewahren.