5 migliori strumenti e tecniche per il rilevamento di Deepfake (luglio 2023)

Le 5 migliori soluzioni per rilevare Deepfake (luglio 2023)

Nell’era digitale, i deepfake sono emersi come una significativa minaccia all’autenticità dei contenuti online. Questi sofisticati video generati dall’IA possono imitare in modo convincente persone reali, rendendo sempre più difficile distinguere il vero dal falso. Tuttavia, man mano che la tecnologia dei deepfake è avanzata, sono stati sviluppati anche strumenti e tecniche per rilevarli. In questo blog, esploreremo i cinque migliori strumenti e tecniche di rilevamento dei deepfake disponibili oggi.

1. Sentinel

(Immagine: Sentinel)

Sentinel è una piattaforma di protezione basata sull’IA leader nel settore che aiuta governi democratici, agenzie di difesa e aziende a contrastare la minaccia dei deepfake. La tecnologia di Sentinel è utilizzata da importanti organizzazioni in Europa. Il sistema funziona consentendo agli utenti di caricare supporti digitali attraverso il loro sito web o API, che vengono quindi analizzati automaticamente per individuare la falsificazione tramite IA. Il sistema determina se il supporto è un deepfake o meno e fornisce una visualizzazione della manipolazione.

La tecnologia di rilevamento dei deepfake di Sentinel è progettata per proteggere l’integrità dei supporti digitali. Utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per analizzare i supporti caricati e determinare se sono stati manipolati. Il sistema fornisce un rapporto dettagliato dei risultati, compresa una visualizzazione delle aree del supporto che sono state modificate. Ciò consente agli utenti di vedere esattamente dove e come è stata manipolata la risorsa.

Caratteristiche chiave di Sentinel:

  • Rilevamento dei deepfake basato sull’IA
  • Utilizzato da importanti organizzazioni in Europa
  • Consente agli utenti di caricare supporti digitali per l’analisi
  • Fornisce una visualizzazione della manipolazione

2. Intel’s Real-Time Deepfake Detector

Intel ha introdotto un rilevatore di deepfake in tempo reale noto come FakeCatcher. Questa tecnologia può rilevare video falsi con un’accuratezza del 96%, restituendo i risultati in millisecondi. Il rilevatore, sviluppato in collaborazione con Umur Ciftci della State University di New York a Binghamton, utilizza hardware e software Intel, eseguiti su un server e interfacciati tramite una piattaforma basata sul web.

FakeCatcher cerca indizi autentici nei video reali, valutando ciò che ci rende umani – il “flusso di sangue” sottile nei pixel di un video. Quando il nostro cuore pompa sangue, le nostre vene cambiano colore. Questi segnali di flusso di sangue vengono raccolti da tutto il volto e gli algoritmi traducono questi segnali in mappe spazio-temporali. Quindi, utilizzando l’apprendimento approfondito, può rilevare istantaneamente se un video è reale o falso.

Caratteristiche chiave di Intel’s Real-Time Deepfake Detector:

  • Sviluppato in collaborazione con la State University di New York a Binghamton
  • Può rilevare video falsi con un’accuratezza del 96%
  • Restituisce i risultati in millisecondi
  • Utilizza il “flusso di sangue” sottile nei pixel di un video per rilevare i deepfake

3. WeVerify

(Immagine: WeVerify)

WeVerify è un progetto finalizzato allo sviluppo di metodi e strumenti intelligenti per la verifica dei contenuti e l’analisi delle disinformazioni. Il progetto si concentra sull’analisi e la contestualizzazione dei contenuti dei social media e del web all’interno dell’ecosistema online più ampio per mettere in evidenza i contenuti falsificati. Ciò viene realizzato attraverso la verifica dei contenuti cross-modali, l’analisi delle reti sociali, lo smentimento mirato e un database pubblico basato su blockchain di contenuti falsi noti.

Caratteristiche chiave di WeVerify:

  • Sviluppa metodi e strumenti intelligenti per la verifica dei contenuti e l’analisi delle disinformazioni
  • Analizza e contestualizza i contenuti dei social media e del web
  • Mette in evidenza i contenuti falsificati attraverso la verifica dei contenuti cross-modali, l’analisi delle reti sociali e lo smentimento mirato
  • Utilizza un database pubblico basato su blockchain di contenuti falsi noti

4. Strumento di autenticazione video di Microsoft **

(Immagine: Microsoft)

Lo strumento di autenticazione video di Microsoft è uno strumento potente che può analizzare una foto fissa o un video per fornire un punteggio di fiducia che indica se il supporto è stato manipolato. Rileva il confine di fusione del deepfake e gli elementi sottili in scala di grigi che sono indetectabili all’occhio umano. Fornisce anche questo punteggio di fiducia in tempo reale, consentendo la rilevazione immediata dei deepfake.

Lo strumento Video Authenticator utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per analizzare i media e rilevare segni di manipolazione. Cerca cambiamenti sottili negli elementi in scala di grigi dei media, che spesso sono un segno distintivo di un deepfake. Lo strumento fornisce un punteggio di fiducia in tempo reale, permettendo agli utenti di determinare rapidamente se i media sono autentici o meno.

Caratteristiche principali dello strumento Video Authenticator di Microsoft:

  • Analizza foto fisse o video
  • Fornisce un punteggio di fiducia in tempo reale
  • Rileva sottili cambiamenti in scala di grigi
  • Permette la rilevazione immediata dei deepfake

5. Rilevamento dei Deepfake Utilizzando Discrepanze tra Fonemi e Visemi

Questa innovativa tecnica, sviluppata da ricercatori dell’Università di Stanford e dell’Università della California, sfrutta il fatto che i visemi, che denotano la dinamica della forma della bocca, a volte sono diversi o incoerenti con il fonema pronunciato. Questa incoerenza è un difetto comune nei deepfake, poiché l’intelligenza artificiale spesso fatica a corrispondere perfettamente il movimento della bocca alle parole pronunciate.

La tecnica della Discrepanza tra Fonemi e Visemi utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per analizzare il video e rilevare queste incoerenze. Confronta il movimento della bocca (visemi) con le parole pronunciate (fonemi) e cerca eventuali discrepanze. Se viene rilevata una discrepanza, è un forte segnale che il video è un deepfake.

Caratteristiche principali del Rilevamento dei Deepfake Utilizzando Discrepanze tra Fonemi e Visemi:

  • Sviluppato da ricercatori dell’Università di Stanford e dell’Università della California
  • Sfrutta le incoerenze tra visemi e fonemi nei deepfake
  • Utilizza algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per rilevare le discrepanze
  • Fornisce un forte segnale di deepfake se viene rilevata una discrepanza

Il Futuro del Rilevamento dei Deepfake

Mentre navighiamo nel paesaggio digitale del XXI secolo, lo spettro dei deepfake è sempre più grande. Questi video generati dall’intelligenza artificiale, che possono imitare convincentemente persone reali, rappresentano una minaccia significativa per l’autenticità dei contenuti online. Hanno il potenziale per alterare tutto, dalle relazioni personali alle elezioni politiche, rendendo la necessità di strumenti e tecniche di rilevamento dei deepfake efficaci più critica che mai.

I cinque strumenti e tecniche di rilevamento dei deepfake che abbiamo esplorato in questo blog rappresentano il vertice di questo campo. Utilizzano algoritmi avanzati di intelligenza artificiale per analizzare e rilevare i deepfake con una precisione impressionante. Ogni strumento e tecnica offre un approccio unico al rilevamento dei deepfake, dall’analisi degli elementi sottili in scala di grigi di un video al tracciamento delle espressioni facciali e dei movimenti dei soggetti.

Ad esempio, Sentinel utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare i media digitali e determinare se sono stati manipolati, fornendo una visualizzazione della manipolazione. Lo strumento Video Authenticator di Microsoft, d’altra parte, fornisce un punteggio di fiducia in tempo reale che indica se una foto fissa o un video è stato manipolato. Questi strumenti, insieme agli altri che abbiamo discusso, stanno guidando la lotta contro i deepfake, contribuendo a garantire l’autenticità dei contenuti online.

Tuttavia, poiché la tecnologia dei deepfake continua a avanzare, così deve evolvere anche i nostri metodi di rilevamento. Lo sviluppo della tecnologia dei deepfake è un obiettivo in rapido movimento e i nostri strumenti e tecniche devono evolversi per tenerne il passo. Ciò richiederà ricerca e sviluppo continui, nonché collaborazione tra ricercatori, aziende tecnologiche e responsabili delle politiche.

Inoltre, è importante ricordare che la tecnologia da sola non può risolvere il problema dei deepfake. L’educazione e la consapevolezza sono altrettanto cruciali. Dobbiamo tutti diventare consumatori più attenti dei contenuti online, mettendo in discussione la fonte delle informazioni e cercando segni di manipolazione. Rimanendo informati sulle ultime novità nella tecnologia e nel rilevamento dei deepfake, possiamo tutti contribuire a combattere questa minaccia.