با ۵ بهترین ابزار و تکنیک برای تشخیص جعل عمیق آشنا شوید

خوشبختانه، همانطور که فناوری دیپ فیک (جعل عمیق)  پیشرفت کرده است، ابزارها و تکنیک‌های طراحی شده برای شناسایی آنها نیز پیشرفت کرده است. بنابراین، دراین مطلب پنج بهترین ابزار و تکنیک‌های تشخیص دیپ‌فیک را که امروزه در دسترس هستند، مرور خواهیم کرد.

Sentinel: یک پلتفرم امنیتی پیشرو مبتنی بر هوش مصنوعی است که به دولت‌ها، آژانس‌های امنیتی و شرکت‌ها کمک می‌کند تا تهدید دیپ‌فیک را متوقف کنند. فناوری Sentinel توسط سازمان‌های پیشرو در اروپا استفاده می شود. این سیستم به گونه‌ای کار می کند که به کاربران اجازه می‌دهد رسانه‌های دیجیتال را در یک وب سایت خصوصی آپلود کنند، که به طور خودکار برای تقلب هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می‌شود. این سیستم تعیین می‌کند که آیا مطلب مورد نظر جعلی است یا خیر.

همچنین گزارش مفصلی از یافته‌ها ارائه می‌کند، از جمله شناسایی بخش‌هایی از تصویر و ویدیو که تغییر کرده‌اند. این امر به کاربران این امکان را می‌دهد که ببینند دقیقاً کجا و چگونه رسانه دستکاری شده است.

 FakeCatcher: این فناوری معرفی شده توسط اینتل می‌تواند ویدیوهای جعلی را همزمان با دقت 96 درصد شناسایی کند و نتایج را در کسری از ثانیه اعلام کند. این نرم‌افزار به دنبال شواهد واقعی در کلیپ‌های ویدئویی می‌گردد و خصوصیات انسانی مانند جریان خون دقیق و تغییرات رنگ رگ‌ها در پیکسل‌های ویدئویی ارزیابی می‌کند. سپس، تشخیص می‌دهد که ویدیو واقعی است یا جعلی.
 

WeVerify: این پروژه‌ای است که هدف آن توسعه روش‌ها و ابزارهای هوشمند برای تأیید محتوای انسانی و تجزیه و تحلیل اطلاعات نادرست است. این پروژه از طریق تأیید محتوا، تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی، شناسایی ریزهدف‌ها، و تجزیه و تحلیل یک پایگاه داده عمومی مبتنی بر بلاک چین محتوای ساختگی را تشخیص می‌دهد.

 ابزار احراز هویت ویدیوی مایکروسافت: ابزار تأیید کننده ویدیوی مایکروسافت بسیار قدرتمند است و می‌تواند تصویر یا ویدیو را تجزیه و تحلیل کند تا ببیند آیا دستکاری شده است یا خیر. این ابزار  عناصر ظریفی را که توسط چشم انسان قابل تشخیص نیست، بررسی می‌کند. علاوه بر این،  درجه بالایی از دقت زمان واقعی را فراهم می کند. این ابزار امکان تشخیص فوری دیپ فیک‌ها را فراهم می‌کند.

احراز هویت ویدیویی از الگوریتم‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رسانه‌ها و تشخیص نشانه‌های دستکاری استفاده می‌کند و به دنبال تغییرات ظریف در عناصری است که اغلب نشانه‌ای از یک دیپ جعلی هستند.

عدم تطابق  Phoneme-Viseme (واج و ویزم): این فناوری نوآورانه که توسط محققان دانشگاه استنفورد و دانشگاه کالیفرنیا توسعه یافته است، از این واقعیت استفاده می‌کند که صداهایی که حرکت دهان را نشان می‌دهند، گاهی با صدای گفتاری متفاوت یا ناسازگار هستند. این ناهماهنگی یک نقص رایج در دیپ فیک است، زیرا هوش مصنوعی اغلب در تطبیق کامل حرکت دهان با کلمات گفتاری مشکل دارد.

عدم تطابق Phoneme-Viseme از الگوریتم های پیشرفته هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل ویدیو و تشخیص این تناقضات استفاده می کند. اگر عدم تطابق تشخیص داده شود، این یک نشانگر قوی است که ویدیو جعلی است.