Deepfakes (Deepfake, DF) sind eine dieser Technologien, die zwar beeindruckend sind, aber oft für schändliche Zwecke verwendet werden, und ihre Popularität wächst. Unternehmen arbeiten seit Jahren an Möglichkeiten, echte Videos von veränderten Videos zu unterscheiden, aber die neue Lösung von Intel scheint eine der effektivsten und innovativsten zu sein.
Deepfakes, bei denen normalerweise das Gesicht und die Stimme einer anderen Person überlagert werden, erregten vor einigen Jahren Aufmerksamkeit, als Websites für Erwachsene begannen, Videos zu verbieten, bei denen die Technik verwendet wurde, um die Gesichter berühmter Schauspielerinnen auf die Körper von Pornostars zu übertragen.
Seitdem sind DF-Videos immer perfekter geworden. Es gibt unzählige Apps, mit denen Benutzer die Gesichter von Freunden in Filme einfügen können, und wir haben gesehen, wie KI alte Fotos zum Leben erweckt und jüngere Versionen von Schauspielern wieder zum Leben erweckt.
Es gab auch eine App zur digitalen Erfassung von Damenbekleidung. Die größte Sorge ist jedoch, wie Deepfakes zur Verbreitung von Fehlinformationen geführt haben – ein gefälschtes Video über die Festnahme des ukrainischen Präsidenten Wolodymyr Selenskyj wurde Anfang dieses Jahres in sozialen Netzwerken verbreitet.
Organisationen, inkl Facebook, das Verteidigungsministerium, Adobe und Google haben Tools zur Erkennung von Deepfakes entwickelt. Aber die Version von Intel und Intel Labs mit dem treffenden Namen FakeCatcher verwendet einen einzigartigen Ansatz: die Blutflussanalyse.
Anstatt eine Methode zu verwenden, die eine Videodatei auf Merkmale untersucht, verwendet Intels Plattform Deep Learning, um subtile Farbveränderungen in Gesichtern zu analysieren, die durch Blut verursacht werden, das durch Venen fließt, ein Prozess namens Photoplethysmographie oder PPG.
FakeCatcher analysiert den Blutfluss in den Pixeln des Bildes und untersucht die Signale mehrerer Frames. Dann leitet es die Signaturen durch einen Klassifikator. Der Klassifikator bestimmt, ob ein bestimmtes Video echt oder gefälscht ist. Intel behauptet, dass diese Technologie in Kombination mit blickbasierter Erkennung innerhalb von Millisekunden und mit einer Genauigkeit von bis zu 96 % feststellen kann, ob ein Video echt ist. Das Unternehmen fügte hinzu, dass die Plattform skalierbare Xeon-Prozessoren der 3. Generation mit Unterstützung für bis zu 72 gleichzeitige Discovery-Threads verwendet und über eine Webschnittstelle funktioniert.
Eine Echtzeitlösung mit solch hoher Genauigkeit kann im Online-Krieg gegen Desinformation einen großen Unterschied machen. Andererseits können Deepfakes dadurch noch realistischer werden, da Autoren versuchen, das System auszutricksen.
Sie können der Ukraine helfen, gegen die russischen Invasoren zu kämpfen. Der beste Weg, dies zu tun, besteht darin, Gelder an die Streitkräfte der Ukraine zu spenden Das Leben retten oder über die offizielle Seite NBU.
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