รายงานการวิจัยเชิงวิชาการ Deepfake แนะนำการตรวจจับความอ่อนแอ

การวิจัยเกี่ยวกับวิธีการประสิทธิภาพและข้อ จำกัด ของการตรวจจับ biometric deepfake ได้ถูกเพิ่มเข้าไปในร่างกายที่เพิ่มขึ้นของการทำงานในหัวข้อ มันไม่ได้จัดเรียงอย่างประณีตทั้งหมดยกเว้นในสถานที่ที่ว่า Deepfakes เป็นภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นต่อการรับรู้ใบหน้าและระบบตรวจจับความมีชีวิตชีวา

การทดสอบ API ของไบโอเมตริกซ์แสดงให้เห็นว่าพวกเขาไม่ได้ขึ้นอยู่กับงานในการตรวจจับที่เกิดขึ้นใหม่และพัฒนา deepfakesUnite.aiรายงาน

-เห็นการมีชีวิตอยู่? ทบทวนความปลอดภัยของการตรวจสอบความมีชีวิตชีวาบนใบหน้าในยุค Deepfake'ประเมินประสิทธิภาพของ' การตรวจสอบใบหน้าใบหน้า 'หรือ' FLV 'บริการชีวภาพที่ส่งผ่าน APIs และพบว่าหลายคนได้รับการกำหนดค่าให้ตรวจจับเทคนิคการโจมตีแบบดั้งเดิมของ Legacy Deepfake หรือขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมเฉพาะ การศึกษายอมรับความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในมาตรการที่นำไปใช้โดยผู้ขายที่แตกต่างกัน

เฟรมเวิร์ก 'LiveBugger' Deepfake Attack ถูกนำมาใช้เพื่อทดสอบระบบ Livity และพบว่าบางคนสามารถตรวจจับวิดีโอสังเคราะห์คุณภาพสูงได้ดีกว่าวิดีโอคุณภาพต่ำกว่า (ซึ่งน่าจะไวต่อการตรวจจับของมนุษย์) นักวิจัยได้รวมกรอบ Deepfake หกกรอบไว้ในการพัฒนา LiveBugger ซึ่งจัดการกับเวกเตอร์โจมตีสี่ตัวที่แตกต่างกัน เฟรมเวิร์กถูกนำไปใช้กับระบบ Liveny ที่ใช้ภาพเดียวคลิปวิดีโอคลิปการกระทำที่ได้รับแจ้งและคำพูดที่ได้รับแจ้ง

การวิเคราะห์ดำเนินการเพื่อแสดงให้เห็นว่าอคติในเทคโนโลยีการตรวจจับ Livence สามารถนำมาใช้เพื่อเลือกเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการชนะได้อย่างไร นักวิจัยยังสำรวจวิธีการอื่น ๆ ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการโจมตี

พวกเขานำเสนอภาพรวมของช่องโหว่ต่อ deepfakes ที่พบในเทคโนโลยีการตรวจจับ Liveny และสรุปว่าระบบตรวจจับความสามารถทางชีวภาพควรละทิ้งวิธีการภาพเดียวในอนาคต พวกเขายังแนะนำให้ใช้การตรวจจับ Deepfake สำหรับคลิปวิดีโอการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของริมฝีปากในกระบวนการพูดที่ได้รับแจ้งและการตรวจจับการเชื่อมโยงกันในระบบการดำเนินการตามแอ็คชั่น

ผู้ขายที่เกี่ยวข้องได้ยืนยันผลการวิจัยตามที่นักวิชาการทำการศึกษา

การวิจัยแตกต่างกับที่นำเสนอเมื่อเร็ว ๆ นี้โดยAnn-Kathrin Freiberg ของ Bioidในการพูดคุยกับอาหารกลางวัน EAB ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีการตรวจจับความสามารถทางชีวภาพที่มีอยู่เช่นการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว 3 มิติและการวิเคราะห์พื้นผิวมักจะประสบความสำเร็จในการระบุ deepfakes เป็นการโจมตีซ้ำวิดีโอ

วิธีการสำหรับหน้ากาก

กระดาษบน 'การตรวจจับ deepfake สำหรับภาพใบหน้าด้วย facemasks'จัดพิมพ์โดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Sungkyunkwan ในเกาหลีใต้

ทีมวิจัยของเกาหลีใต้กล่าวว่าวิธีการตรวจจับ Deepfake ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง แต่การทดสอบยังไม่ได้ประเมินว่าประสิทธิผลนี้ขยายไปถึงระบบที่ใช้กับใบหน้าที่สวมหน้ากากหรือไม่ พวกเขาจัดการกับการขาดสิ่งนี้โดยการทดสอบเครื่องมือที่มีอยู่และพัฒนาสองของพวกเขาเองเพื่อช่วยในการท้าทายเพิ่มเติมในการตรวจจับใบหน้า deepfaked ที่ปิดด้วยหน้ากาก

มีการทดสอบแบบจำลองการตรวจจับ Deepfake สี่แบบ ในการทดสอบพื้นฐานโมเดลที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดตรวจพบ Deepfakes ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบจากชุดข้อมูลห้าชุดระหว่างสองในสามและเกือบ 97 เปอร์เซ็นต์ของเวลา แต่อัตราความแม่นยำลดลงเกือบสิบเปอร์เซ็นต์ในแต่ละกรณีและมากกว่ายี่สิบเปอร์เซ็นต์สำหรับชุดข้อมูลสองชุด

เทคนิคทั้งสองที่พัฒนาโดยนักวิจัยเพื่อปรับปรุงการตรวจจับ Deepfake ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยการบดเคี้ยว วิธีการ 'face-crop' ประกอบด้วยภาพที่ถูกครอบตัดใต้ดวงตาและปรับปรุงประสิทธิภาพมากกว่าวิธี 'หน้าแพทช์' ซึ่งวางรูปสี่เหลี่ยมจัตุรัสดิจิตอลไว้บนดวงตาและจมูกของวัตถุ

กระดาษที่ได้รับ

รายงานการวิจัยเกี่ยวกับการใช้การตรวจจับ Deepfake เพื่อป้องกันการโจมตีการนำเสนอ Morphing กับระบบการจดจำใบหน้าที่ดีที่สุดของ Smart City ได้รับรางวัล Best Paper Award ในการประชุมระดับนานาชาติ OITS/IEEE ล่าสุดเกี่ยวกับเทคโนโลยีสารสนเทศตามประกาศของวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์มหาวิทยาลัยนอร์ทเท็กซัส

-การตรวจจับภาพลึก deepfake ที่มีความข่า'เขียนโดยนักศึกษาปริญญาเอก Alakananda Mitra, วิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตราจารย์ Saraju P. Mohanty และศาสตราจารย์ Elias Kougianos ศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าของ UNT

วิธีการที่อธิบายไว้ในกระดาษแสดงความแม่นยำในการตรวจจับ Deepfake ระหว่าง 94.83 ถึง 100 เปอร์เซ็นต์ตราบใดที่ชุดข้อมูลการฝึกอบรมภาพคุณภาพต่ำไม่ได้ใช้เพื่อประเมินภาพคุณภาพสูง

ขาย Deepfakes Voice

สำหรับผู้ที่ต้องการ Avatar Deepfake ที่จะพูดในนามของพวกเขาคำพูด morphing จะกระตุ้นให้พวกเขาบันทึกวลีเฉพาะหลายร้อยเพื่อจับเสียงและอารมณ์ที่หลากหลาย

คำพูด Morphing ผู้ก่อตั้งและ CEO Fathy Yassa บอกMindmatters.aiอีกทางเลือกหนึ่ง บริษัท สามารถสร้างเสียงลึกลงไปได้โดยการสกัดการบันทึกเสียง 10 ถึง 15 นาทีจากเน็ต