Биометрия по кровотоку – это ответ на дипфейки видео?

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

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.