Как исследователи использовали детекторы сердцебиения для распознавания Deepfake-видео

Исследователи искусственного интеллекта использовали датчики для регистрации кровяного потока, чтобы распознавать видео, созданные по технологии Deepfake. Этот метод позволяет не только эффективно идентифицировать такие видео, но и определять их генеративные модели. Статья об этом доступна на сайте препринтов arXiv.org.

распознание видео

Процесс определения подлинности видео.

Что такое Deepfake?

Использование искусственного интеллекта для создания синтетических видео снизило необходимый уровень квалификации для реалистической манипуляции изображениями. Так, технология Deepfake позволяет создавать синтетические портретные видео реальных людей, достаточно фотореалистичные для того, чтобы выдавать их за настоящие.
Хотя эта технология создавалась с положительным намерением относительно использования в фильмах, рекламе и развлечениях, ее применяют для создания порнографии и фейков с целью политической дезинформации. Существующие модели выявления фейковых видео сосредотачиваются в основном на традиционных методах криминалистической информации, таких как отслеживание неестественных движений век или искажений на краю лица.

Какой способ предложили ученые?

Биологические сигналы присутствуют у всех людей. Такие анатомические действия, как сердцебиение, кровоток или дыхания создают тонкие изменения, которые можно зафиксировать. Например, когда кровь движется сквозь вены, отражательная способность кожи со временем меняется из-за содержания гемоглобина в крови. Метод фотоплетизмографии способен перевести такие визуальные сигналы в сердцебиение человека, его применяют в сфере здравоохранения. Ученые решили использовать этот метод для борьбы с фейковых видео, ведь пока ни одна генеративная модель не способна сымитировать движение крови человека.

Благодаря этому исследователи представили искусственный интеллект, который выходит за рамки распознавания фальшивых видео и может определять, какая модель их генерирует. Чтобы это сделать, искусственный интеллект ищет биологические сигналы от 32 различных участков на лице человека.
В экспериментах с наборами видеофайлов deepfake этот подход проявлял подделку с точностью 97,3% и определял генеративные модели видео с точностью 93,4%.

Сочетание такого метода с уже существующими способами аутентификации видео позволит достичь еще большей точности и надежности.

(Visited 1 times, 1 visits today)

Геннадий

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *