Des chercheurs de l'Université de Hull ont développé une nouvelle méthode de détection des deepfakes, basée sur l'analyse de la réflexion de la lumière dans les yeux à l'aide d'instruments astronomiques. La méthode a montré des résultats prometteurs, mais nécessite des améliorations supplémentaires.
Détection des deepfakes
Une approche innovante pour identifier les contrefaçons
La sagesse populaire dit que les yeux sont le miroir de l'âme. Cependant, des recherches récentes ont montré qu’ils peuvent également constituer un outil efficace pour identifier les deepfakes. Les scientifiques proposent d'utiliser des techniques utilisées en astronomie pour étudier les galaxies afin d'analyser la réflexion de la lumière dans les yeux sur les images. Cette approche a été développée par Adejumoke Owolabi, étudiant en maîtrise à l'Université de Hull au Royaume-Uni.
Collaborations scientifiques et technologiques
Owolabi a travaillé en tandem avec Kevin Pimblett, professeur d'astrophysique et directeur du Center for Advanced Science des données, IA et modélisation. Leur équipe a mené une analyse comparative de photographies réelles de personnes et d’images générées par l’intelligence artificielle. Deux méthodes astronomiques ont été utilisées pour étudier les réflexions lumineuses dans les yeux des deux catégories d'images : le coefficient de Gini et le système CAS.
Les méthodes astronomiques au service de la reconnaissance d'images
Le coefficient de Gini est utilisé pour estimer la concentration de lumière dans les images de galaxies basé sur l’analyse des pixels. Les valeurs des coefficients de 0 à 1 vous permettent de déterminer la structure de la galaxie - lisse ou encombrée, ce qui est typique des galaxies elliptiques ou spirales, respectivement. Le système CAS, à son tour, aide les astronomes à mesurer la répartition de la lumière dans les galaxies afin de déterminer leur morphologie.
Résultats de la recherche
L'équipe de recherche a utilisé les deux outils pour comparer les globes oculaires gauche et droit dans des photographies réelles et des images générées par l'IA. Bien que le système CAS n’ait pas montré une efficacité suffisante dans la détection des deepfakes, le coefficient de Gini a montré des différences significatives.
Des recherches ont montré que si les reflets de la lumière dans les deux yeux correspondent, alors l'image a de fortes chances d'être authentique. En revanche, des reflets incohérents peuvent indiquer un deepfake.
Perspectives et limites de la méthode
Le professeur Pimblett souligne que cette méthode n'est pas un moyen absolument fiable pour identifier les fausses images . Il existe une possibilité de résultats faussement positifs et faussement négatifs. Cependant, cette approche fournit un cadre et une stratégie pour le développement ultérieur des méthodes de détection des deepfakes dans un environnement technologique en constante évolution.
Glossaire
- Deepfake est une technologie permettant de synthétiser une image ou une vidéo d'une personne utilisant intelligence artificielle
- L'Université de Hull est un établissement d'enseignement supérieur au Royaume-Uni fondé en 1927
- Le coefficient de Gini est un indicateur statistique utilisé pour mesurer l'asymétrie d'une distribution
- Système CAS - une méthode d'analyse d'images de galaxies basée sur la mesure de la concentration, de l'asymétrie et de l'agglutination
- IA (Intelligence Artificielle) - technologie permettant de créer des machines et des programmes informatiques intelligents
Liens
Réponses à questions
Comment les yeux peuvent-ils aider à détecter les deepfakes ?
Quels instruments astronomiques sont utilisés pour l'analyse d'images ?
Quelle est la précision de la détection des deepfakes à l'aide de l'analyse oculaire ?
Qui a effectué les recherches sur la détection des deepfakes ?
Pourquoi le coefficient de Gini est-il plus efficace que le système CAS ?
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Discussion sur le sujet – Une révolution dans la détection des deepfakes : des galaxies aux yeux
L'article décrit une nouvelle méthode de détection des deepfakes en analysant la réflexion de la lumière dans les yeux, à l'aide d'outils précédemment utilisés pour étudier les galaxies.
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8 commentaires
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Alicia
Wow, c'est tellement intéressant ! 🤓 Je n’aurais jamais pensé que des instruments astronomiques pouvaient être utilisés pour identifier les deepfakes. C'est incroyable de voir à quel point la science peut être appliquée dans les domaines les plus inattendus !
Hans
Oui, Alicia, c'est vraiment impressionnant ! Mais je crains que les criminels puissent s’adapter rapidement et apprendre à contourner cette méthode. Combien de temps pensez-vous que ce sera efficace ? 🤔
Sophie
Hans, tu as raison, c'est une course aux armements. Mais je pense que toute nouvelle méthode de détection constitue un pas en avant. Même si ce n’est pas parfait, cela oblige les créateurs de deepfakes à travailler plus dur, ce qui peut ralentir leur propagation. 💪
Giovanni
Je suis d'accord avec Sophie. À propos, j'ai été étonné de la précision avec laquelle le coefficient de Gini peut déterminer la différence d'éblouissement. Je me demande si cette technologie peut être appliquée à la vidéo ? 🎥
Viktor
Ha, une autre technologie inutile. Au lieu de perdre du temps à lutter contre des moulins à vent, il vaudrait mieux faire quelque chose de vraiment important. Néanmoins, les fraudeurs trouveront toujours un moyen de contourner la protection.
Alicia
Victor, je ne suis pas d'accord. Tout progrès dans la détection des deepfakes est important. Cela peut aider à protéger les gens contre les escroqueries et la désinformation. N'abandonnez pas simplement parce que la tâche est difficile ! 💡
Hans
Je soutiens Alicia ! Giovanni, ton idée pour la vidéo est intéressante. Peut-être devrions-nous écrire aux chercheurs et leur proposer de développer la technologie dans cette direction ? Cela pourrait être une avancée dans la lutte contre les deepfakes sur les réseaux sociaux ! 📱
Sophie
Excellente idée, Hans ! J'adorerais participer à un tel projet. Imaginez comment cela pourrait changer le paysage des fausses nouvelles et de la désinformation sur Internet. Quelqu'un sait-il comment contacter ces scientifiques ? 🕵️♀️