Intel FakeCatcher – wykrywacz deepfake’ów z imponującą skutecznością
Z pewnością wiecie czym jest deepfake. Stworzone z wykorzystaniem maszynowo wyuczonych algorytmów nagranie wideo prezentujące osobę, która robi i mówi coś, co nigdy nie miało miejsca. Manipulacja treścią staje się naszą codziennością. Procesorowy gigant z Santa Clara proponuje skuteczne remedium: Intel FakeCatcher.
Pojawienie się kolejnego narzędzia ułatwiającego osobom wykrywanie fałszywych przekazów multimedialnych wykreowanych za pomocą sieci neuronowych i techniki deepfake nie budziłoby może szczególnych emocji, tak jak nie budzi ich kolejny program antywirusowy, ale w przypadku Intel FakeCatcher interesujący jest sposób detekcji.
Większość narzędzi pozwalających na wykrywanie treści typu deepfake jest zasadniczo oparta na takich samych rozwiązaniach jak deepfake, numerycznej analizie przetworzonego obrazu. Jakkolwiek rezultaty działania AI są imponujące, to jednak odpowiednio wytrenowana sztuczna inteligencja jest w stanie wykryć kreację innej sztucznej inteligencji. Intel oczywiście również “zatrudnił” inteligentne algorytmy, ale zupełnie zmienił podejście i cel, jaki postawił AI.
Rozwiązanie znane pod nazwą Intel FakeCatcher, to technologia oparta na zdalnej fotopletyzmografii. Spokojnie, nie zamierzam się popisywać wyrafinowanym słownictwem. Chodzi o to, że algorytm jest w tym przypadku wytrenowany do rozpoznawania w czasie rzeczywistym nie matematycznych, lecz biologicznych sygnałów w zmanipulowanym przez deepfake obrazie. Mówiąc wprost, Intel FakeCatcher jest w stanie wykryć z bardzo wysoką skutecznością (97,29%) manipulacje na podstawie analizy przepływu krwi na twarzach osób zarejestrowanych na nagraniu.
FakeCatcher bada sygnały z wielu klatek, następnie przepuszcza pomiary przez wyuczony klasyfikator, który określa, czy dany film jest prawdziwy, czy fałszywy. Co jeszcze ciekawe, FakeCatcher nie tylko pozwala wykryć samą manipulację, ale jest w stanie ze skutecznością przekraczającą 93% wykryć również model źródłowy, czyli typ generatora konkretnego, fałszywego przekazu. Więcej wyjaśnia Ilke Demir, badaczka z Intel Labs, na poniższym wideo, która jest współtwórczynią opisywanego rozwiązania:
