一组研究人员说，他们已经使用了生物识别技术来揭示深击和确定创建它们的发电机。
在这种情况下，发现深击意味着搜索以数字捕获的面孔以获取脉搏的证据，这是一个很难伪造的生物识别信号。该团队说，FakeCatcher称其为AI系统，在肖像视频中管理了97.29％的DeepFake检测成功率。
来自宾厄姆顿大学的两位研究人员，来自英特尔公司的三分之一。宣称在开源纸中，使用现有的技术来扩大皮肤深血流量的影响。
2012年视频与这项新研究无关，这表明了活人的脸上的血流放大是什么样的，至少可以说是令人不安的。受试者的脸迅速闪烁着蜡状黄色的波浪，向深勃艮第和后背闪烁，这与墨鱼的生物信号不同。
研究人员说，深击的创造者尚未能够令人信服地模仿这种效果。
他们的源检测方法“将视频的真实性达到97.29％，而生成模型在FaceForensics ++数据集上的预测为93.39％。”他们发现，生成噪声在生物信号空间中的投影可以每个模型创建独特的特征，”这有助于识别Deepfake的发电机。
血流已被研究为一种方法检测生物识别欺骗攻击，甚至据报道是在三星Galaxy S10中实施的指纹传感器，尽管据报道该功能的有效性非常有限。
