如何檢測 Deepfakes:辨識假媒體指南

如何檢測 Deepfakes:辨識假媒體指南
描繪如何偵測深度贗品的特色圖片(資料來源:Pexels)。

我們經常在網站和社交媒體上分享照片和視頻,而不考慮潛在的風險。無論是透過語音、視訊還是影像,深度偽造都變得越來越難以檢測,因為用於創建深度偽造的技術具有令人難以置信的準確性。但你不必成為另一個無辜的受害者。本指南展示如何可靠且準確地偵測深度偽造影像、影片或聲音。

我應該擔心哪些類型的 Deepfake?

深度造假的出現是最近才出現的現象,令我們許多人感到驚訝。它的根源在於較新的人工智慧技術,例如「穩定擴散」和生成對抗網路(GAN)。

深度贗品主要分為三種常見類型:

  • 換臉技術:用一個人的臉替換另一個人的臉,造成無法辨識的交換。這些換臉軟體能夠如此準確地「窺視」我的墨鏡,創造出更新版本的我,這讓我徹底震驚了。它就像 Photoshop – 但更強大!
換臉是如何創造的?透過將源面疊加到目標上。來源藝術大師
  • 人工智慧語音產生器:不喜歡你的發音方式?現在,您可以使用許多線上人工智慧語音產生器技術來為您提供聽起來像真實聲音的合成聲音。當然,壞人只需要在線下載您的任何原始視頻即可創建深度偽造的聲音。
  • 影片合成軟體:有許多應用程式可以透過在您選擇的影片上傳目標影像來產生 Deepfake 影片。最近,犯罪集團利用不明視訊合成器透過 Zoom 視訊會議騙取一家香港公司 2,500 萬美元
使用 FaceHub 應用程式在 Android 智慧型手機上創建 Deepfake 視頻,

許多用於創建深度偽造的應用程式都可以在網頁、Google Play 和 App Store 中合法找到。使用以下方法輕鬆檢測深度偽造品。

1.視覺線索

對於那些能夠判斷影像是否有點「不對勁」的人來說,深度偽造檢測似乎是一件簡單的事情。在早期的深度換臉中,你經常可以透過一些警訊來發現它們,例如邊緣模糊、臉部過於平滑、雙眉毛、小故障,或臉部貼合度的普遍「不自然」感覺。

然而,隨著這些技術的進步,區分假影像和影片與真實影像和影片變得越來越困難。不過,您可以嘗試留意模糊、扭曲和不可思議的臉部差異。

從視覺上看,右邊的假圖像有一些明顯的缺陷:尤其是不自然的雙下巴。如果您需要更多數據,請將假影像與更多原始樣本進行比較。

檢測 Deepfakes 視覺線索 原始贗品比較
將原始影像與深度偽造影像進行比較

對於影片來說,最明顯的洩漏是深度偽造品沒有自然運動,但深度偽造品通常確實有脈衝。不規則現象(例如臉部的不同部位顯示不同的動作)可以幫助識別深度偽造影片。

還有生物識別指標,但我們不會討論它,因為不可能使用免費的智慧型手機或電腦應用程式來分析生物識別數據。

2.“放大”技術

雖然從表面上看,深度偽造影像看起來相當平滑(它比 Photoshop 處理的影像更不易察覺),但您只需「放大」影像內部即可發現任何不規則之處。隱藏的臉、不規則的輪廓和畸形的耳朵只是深度偽造的一些明顯跡象。

透過放大來識別視覺缺陷,例如不自然的雙下巴、背景中的臉部以及其他明顯的造假跡象。

為了發現視訊會議平台上的深度偽造,專家推薦了一些類似的策略。您可以使用全螢幕視圖,而不是在縮圖或圖庫視圖中查看其他參與者,這將放大他們以填滿整個螢幕。

3. 使用影像元數據

在所有人工智慧深度換臉偵測方法中,這是最萬無一失的一種,而且所有人都可以輕鬆使用。檢查影像的元資料以確定它是否是原始影像。

在 Windows 電腦上,以滑鼠右鍵按一下開啟映像的「屬性」 。前往「詳細資料」標籤,您可以找到相機規格,例如相機製造商、相機型號、曝光時間、ISO 速度、焦距以及是否使用閃光燈。深度偽造影像永遠不可能擁有這些細節。

在 Mac 裝置上,右鍵單擊影像並選擇獲取資訊->更多資訊以查看影像元資料。

在 Windows 中檢查照片的元資料屬性。

有一些線上影像元資料軟體可以提供更高級的詳細資訊。Jimpl是最好的工具之一,而且完全免費使用。

上傳用智慧型手機拍攝的影像,然後查看其 EXIF 資訊。即使位置關閉,行動內容雲 (MCC) 資料也始終開啟。 (它連接到 SIM 提供者。)此外,圖像高度、寬度和百萬像素都處於最大值,這是深度偽造圖像無法複製的。

透過 Jimpl 檢測影像中的高階元數據

如果您是名人,並且您的圖像屬於公共領域,則元資料可讓您查看您的個人資料版權,其中提供了圖像的上傳日期。請放心,這些數據無法偽造。

如果您使用 Android 手機截取螢幕截圖,Google 將成為個人資料版權所有者。蘋果公司的 iPhone 也是如此。

Jimpl 協助偵測個人資料版權和圖片的日期/時間。

當您上傳 Deepfake 圖像或影片的元資料時,它不會顯示上述任何資訊。假圖像沒有自己的譜系。此外,小且受限的圖像尺寸/寬度應該引起懷疑。

Jimpl 中缺少影像完整元數據,且影像寬度、高度是可疑值。

4. 檢測 Deepfakes 的線上工具

有一些 Deepfake 檢測軟體,但不多。我們測試了許多線上工具來檢測深度偽造品。他們中的大多數給出不準確的結果和誤報。

許多人也要求預付款,但我們不建議這樣做,因為結果不太令人滿意。在我們的實驗中,他們檢測到我們的許多原始照片都是“假的”,並且無法識別深度偽造的照片。

然而,以下線上工具脫穎而出,成為最好的例外,並且對我們來說效果很好。

假影像偵測器

Fake Image Detector是一款免費工具,可深入研究圖像的元資料和二進位文件,以提供 Deepfake 檢測的直接結果。當您有原始影像時,其回應是「未偵測到錯誤等級」。它還會產生軟體簽名以證明真實性。

人體影像的假影像偵測器分析。沒有錯誤。

然而,該軟體很容易出錯。有時它可能無法檢測到明顯的深度偽造影像,但有解決方案。

線上深度偽造檢測軟體未能偵測到偽造的合成影像。

您可能希望“放大”圖像的選定部分,而不是以其原始大小發布深度偽造圖像。截圖一下,只分析那部分。該軟體將識別與電腦生成的相同的圖像。

假影像偵測器電腦產生的影像:假偵測器。

照片取證

Foto Forensics是一種更先進的工具,它使用高精度方法「錯誤等級分析」(ELA) 來檢測影像中的壓縮等級。如果影像的特定部分具有不同的錯誤級別,則會對其進行數位修改並新增至主影像。

在此範例中,影像面具有不同的 ELA 顏色和成分,如黑色方塊所示。

使用 Foto Forensics 的錯誤等級分析 (ELA) 工具檢測假影像。

另一方面,此範例是對基於相機的正確影像的 ELA 分析。沒有任何違規行為。這種差異對人類來說太微妙了,無法察覺,但機器很擅長辨識。

在 Foto Forensics 應用程式中使用 ELA 未偵測到錯誤。

如果你想檢測深度偽造品,沒有很多其他令人信服的工具。然而,無論人工智慧與否,它都是一種好方法,而且更容易使用。

由於 Deepfake 檢測技術是一個不斷發展的領域,請密切注意新方法。我們也要記住網路是如何運作的:即使這些假貨被抓到,它們也可能會被重新傳播並被一些人相信。如果您使用的是 iPhone,您可能有興趣查看生成內容的 AI 應用程式

圖片來源:Pexels。所有螢幕截圖均由 Sayak Boral 提供。

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