Forscher der University of Hull haben eine neue Methode zur Erkennung von Deepfakes entwickelt, die auf der Analyse der Lichtreflexion in den Augen mithilfe astronomischer Instrumente basiert. Die Methode hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, bedarf jedoch weiterer Verbesserungen.
Deepfakes erkennen
Ein innovativer Ansatz zur Identifizierung von Fälschungen
Die Volksweisheit besagt, dass die Augen der Spiegel der Seele sind. Neuere Untersuchungen haben jedoch gezeigt, dass sie auch ein wirksames Instrument zur Identifizierung von Deepfakes sein können. Wissenschaftler schlagen vor, Techniken der Astronomie zur Untersuchung von Galaxien zu nutzen, um die Lichtreflexion in den Augen in den Bildern zu analysieren. Dieser Ansatz wurde von Adejumoke Owolabi, einem Masterstudenten an der University of Hull im Vereinigten Königreich, entwickelt.
Wissenschaftliche und technologische Zusammenarbeit
Owolabi arbeitete mit Kevin Pimblett, Professor für Astrophysik und Direktor des Center for Advanced, zusammen Datenwissenschaft, KI und Modellierung. Ihr Team führte eine vergleichende Analyse realer Fotos von Menschen und Bildern durch, die durch künstliche Intelligenz generiert wurden. Zur Untersuchung der Lichtreflexionen in den Augen beider Bildkategorien wurden zwei astronomische Methoden verwendet: der Gini-Koeffizient und das CAS-System.
Astronomische Methoden im Dienste der Bilderkennung
Der Gini-Koeffizient wird zur Schätzung der Lichtkonzentration in Galaxienbildern verwendet basierend auf Pixelanalyse. Mit Koeffizientenwerten von 0 bis 1 können Sie die Struktur der Galaxie bestimmen – glatt oder überfüllt, was typisch für elliptische bzw. spiralförmige Galaxien ist. Das CAS-System wiederum hilft Astronomen, die Lichtverteilung in Galaxien zu messen, um deren Morphologie zu bestimmen.
Forschungsergebnisse
Das Forschungsteam verwendete beide Tools, um den linken und rechten Augapfel in echten Fotos und KI-generierten Bildern zu vergleichen. Obwohl das CAS-System keine ausreichende Wirksamkeit bei der Erkennung von Deepfakes zeigte, zeigte der Gini-Koeffizient signifikante Unterschiede.
Untersuchungen haben gezeigt, dass das Bild mit hoher Wahrscheinlichkeit echt ist, wenn die Lichtreflexionen in beiden Augen übereinstimmen. Inkonsistente Hervorhebungen hingegen können auf einen Deepfake hinweisen.
Perspektiven und Grenzen der Methode
Professor Pimblett betont, dass diese Methode kein absolut zuverlässiges Mittel zur Identifizierung gefälschter Bilder ist . Es besteht die Möglichkeit sowohl falsch positiver als auch falsch negativer Ergebnisse. Dieser Ansatz bietet jedoch einen Rahmen und eine Strategie für die Weiterentwicklung von Deepfake-Erkennungsmethoden in einem sich ständig ändernden technologischen Umfeld.
Glossar
- Deepfake ist eine Technologie zur Synthese eines Bildes oder Videos einer Person, die es verwendet Künstliche Intelligenz
- Die University of Hull ist eine 1927 gegründete Hochschule im Vereinigten Königreich.
- Der Gini-Koeffizient ist a statistischer Indikator zur Messung der Schiefe einer Verteilung
- CAS-System – eine Methode zur Analyse von Galaxienbildern basierend auf der Messung von Konzentration, Asymmetrie und Klumpenbildung
- KI (Künstliche Intelligenz) – Technologie zur Erstellung intelligenter Maschinen und Computerprogramme
Links
Antworten auf Fragen
Wie können Augen dabei helfen, Deepfakes zu erkennen?
Welche astronomischen Instrumente werden zur Bildanalyse verwendet?
Wie genau ist die Deepfake-Erkennung mittels Augenanalyse?
Wer hat die Forschung zur Deepfake-Erkennung durchgeführt?
Warum ist der Gini-Koeffizient effektiver als das CAS-System?
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Diskussion über das Thema – Eine Revolution in der Deepfake-Erkennung: von Galaxien bis zu Augen
Der Artikel beschreibt eine neue Methode zur Erkennung von Deepfakes durch die Analyse der Lichtreflexion in den Augen unter Verwendung von Werkzeugen, die zuvor zur Untersuchung von Galaxien verwendet wurden.
Letzte Kommentare
8 Kommentare
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Alicia
Wow, das ist so interessant! 🤓 Ich hätte nie gedacht, dass astronomische Instrumente zur Identifizierung von Deepfakes genutzt werden könnten. Es ist erstaunlich, wie Wissenschaft in den unerwartetsten Bereichen angewendet werden kann!
Hans
Ja, Alicia, das ist wirklich beeindruckend! Aber ich mache mir Sorgen, dass Kriminelle sich schnell anpassen und lernen können, diese Methode zu umgehen. Wie lange wird es Ihrer Meinung nach wirksam sein? 🤔
Sophie
Hans, du hast recht, es ist ein Wettrüsten. Aber ich denke, dass jede neue Erkennungsmethode ein Fortschritt ist. Auch wenn es nicht perfekt ist, zwingt es die Ersteller von Deepfakes dazu, härter zu arbeiten, was ihre Verbreitung verlangsamen kann. 💪
Giovanni
Ich stimme Sophie zu. Ich war übrigens erstaunt, wie genau der Gini-Koeffizient den Blendungsunterschied bestimmen kann. Ich frage mich, ob diese Technologie auf Videos angewendet werden kann? 🎥
Viktor
Ha, wieder eine nutzlose Technologie. Anstatt Zeit mit dem Kampf gegen Windmühlen zu verschwenden, wäre es besser, etwas wirklich Wichtiges zu tun. Dennoch werden Betrüger immer einen Weg finden, den Schutz zu umgehen.
Alicia
Victor, ich stimme nicht zu. Jeder Fortschritt bei der Deepfake-Erkennung ist wichtig. Dies kann dazu beitragen, Menschen vor Betrug und Fehlinformationen zu schützen. Geben Sie nicht auf, nur weil die Aufgabe schwierig ist! 💡
Hans
Ich unterstütze Alicia! Giovanni, deine Idee für das Video ist interessant. Vielleicht sollten wir den Forschern schreiben und vorschlagen, die Technologie in diese Richtung zu entwickeln? Dies könnte ein Durchbruch im Kampf gegen Deepfakes in sozialen Netzwerken sein! 📱
Sophie
Tolle Idee, Hans! Ich würde gerne an einem solchen Projekt teilnehmen. Stellen Sie sich vor, wie dies die Landschaft der Fake News und Desinformation im Internet verändern könnte. Weiß jemand, wie man diese Wissenschaftler kontaktieren kann? 🕵️♀️