Группа исследователей говорит, что они использовали биометрическую технику, чтобы обнаружить глубокие подделки и определить генераторы, которые их создали.
Обнаружение deepfakes в этом случае означает поиск цифровых изображений лиц для подтверждения импульса, биометрического сигнала, который трудно подделать. Команда говорит, что FakeCatcher, как они называют свою систему искусственного интеллекта, удалось добиться успеха в обнаружении глубоких подделок в 97,29% в портретных видео.
Два исследователя из Бингемтонского университета и третий из Intel Corp. утверждают, что используют существующую технику, которая усиливает эффекты кожного кровотока.
Видео 2012 года, не связанное с этим новым исследованием, демонстрирует, как выглядит усиление кровотока на лице живого человека, и это, мягко говоря, сбивает с толку. На лице человека быстро вспыхивают волны от восково-желтого до темно-бордового и обратно, что очень похоже на биологические сигналы каракатицы.
Исследователи говорят, что создателям дипфейков пока не удалось убедительно воспроизвести этот эффект.
Их подход к обнаружению источников «обеспечивает прогноз подлинности видео на 97,29%, а генеративную модель – на 93,39% на наборе данных FaceForensics ++». Они обнаружили, что проекция генерирующего шума в пространство биологических сигналов может создавать уникальные сигнатуры для каждой модели», что помогает идентифицировать генератор дипфейка.
Кровоток был исследован как метод обнаружения атак биометрической подделки и, как сообщалось, даже был реализован в датчике отпечатков пальцев Samsung Galaxy S10, хотя эффективность этой функции, как сообщается, была довольно ограниченной.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Jim Nash
