I ricercatori dell'Università di Hull hanno sviluppato un nuovo metodo per rilevare i deepfake, basato sull'analisi della riflessione della luce negli occhi utilizzando strumenti astronomici. Il metodo ha mostrato risultati promettenti, ma richiede ulteriori miglioramenti.
Rilevamento dei deepfake
Un approccio innovativo per identificare i fake
La saggezza popolare dice che gli occhi sono lo specchio dell'anima. Tuttavia, recenti ricerche hanno dimostrato che possono essere anche uno strumento efficace per identificare i deepfake. Gli scienziati propongono di utilizzare le tecniche utilizzate in astronomia per studiare le galassie per analizzare il riflesso della luce negli occhi nelle immagini. Questo approccio è stato sviluppato da Adejumoke Owolabi, studente di master presso l'Università di Hull nel Regno Unito.
Collaborazioni scientifiche e tecnologiche
Owolabi ha lavorato in tandem con Kevin Pimblett, professore di astrofisica e direttore del Center for Advanced Scienza dei dati, intelligenza artificiale e modellazione. Il loro team ha condotto un’analisi comparativa di fotografie reali di persone e immagini generate dall’intelligenza artificiale. Per studiare i riflessi della luce negli occhi di entrambe le categorie di immagini sono stati utilizzati due metodi astronomici: il coefficiente di Gini e il sistema CAS.
Metodi astronomici al servizio del riconoscimento delle immagini
Il coefficiente di Gini viene utilizzato per stimare la concentrazione della luce nelle immagini delle galassie basato sull'analisi dei pixel. I valori dei coefficienti da 0 a 1 consentono di determinare la struttura della galassia: liscia o affollata, tipica rispettivamente delle galassie ellittiche o a spirale. Il sistema CAS, a sua volta, aiuta gli astronomi a misurare la distribuzione della luce nelle galassie per determinarne la morfologia.
Risultati della ricerca
Il team di ricerca ha utilizzato entrambi gli strumenti per confrontare i bulbi oculari sinistro e destro in fotografie reali e immagini generate dall'intelligenza artificiale. Sebbene il sistema CAS non abbia mostrato un’efficacia sufficiente nel rilevare i deepfake, il coefficiente di Gini ha mostrato differenze significative.
La ricerca ha dimostrato che se i riflessi della luce in entrambi gli occhi coincidono, è molto probabile che l'immagine sia autentica. Evidenziazioni incoerenti, d'altra parte, potrebbero indicare un deepfake.
Prospettive e limiti del metodo
Il professor Pimblett sottolinea che questo metodo non è un mezzo assolutamente affidabile per identificare immagini false . Esiste la possibilità di risultati sia falsi positivi che falsi negativi. Tuttavia, questo approccio fornisce un quadro e una strategia per l’ulteriore sviluppo dei metodi di rilevamento dei deepfake in un ambiente tecnologico in continua evoluzione.
Glossario
- Deepfake è una tecnologia per sintetizzare un'immagine o un video di una persona utilizzando intelligenza artificiale
- L'Università di Hull è un istituto di istruzione superiore del Regno Unito fondato nel 1927
- Il coefficiente di Gini è un indicatore statistico utilizzato per misurare l'asimmetria di una distribuzione
- Sistema CAS - un metodo per analizzare le immagini delle galassie basato sulla misurazione della concentrazione, dell'asimmetria e dell'aggregazione
- AI (Intelligenza Artificiale) - tecnologia per la creazione di macchine intelligenti e programmi per computer
Collegamenti
Risposte a domande
In che modo gli occhi possono aiutare a rilevare i deepfake?
Quali strumenti astronomici vengono utilizzati per l'analisi delle immagini?
Quanto è accurato il rilevamento dei deepfake utilizzando l'analisi oculare?
Chi ha svolto la ricerca sul rilevamento dei deepfake?
Perché il coefficiente di Gini è più efficace del sistema CAS?
Hashtags
Salva un link a questo articolo
Discussione sull'argomento – Una rivoluzione nel rilevamento dei deepfake: dalle galassie agli occhi
L'articolo descrive un nuovo metodo per rilevare i deepfake analizzando la riflessione della luce negli occhi, utilizzando strumenti precedentemente utilizzati per studiare le galassie.
Ultimi commenti
8 commenti
Scrivi un commento
Il tuo indirizzo e-mail non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono spuntati *
Alicia
Wow, è così interessante! 🤓 Non avrei mai pensato che gli strumenti astronomici potessero essere utilizzati per identificare i deepfake. È incredibile come la scienza possa essere applicata negli ambiti più inaspettati!
Hans
Sì, Alicia, è davvero impressionante! Ma temo che i criminali possano adattarsi rapidamente e imparare ad aggirare questo metodo. Per quanto tempo pensi che sarà efficace? 🤔
Sophie
Hans, hai ragione, è una corsa agli armamenti. Ma penso che qualsiasi nuovo metodo di rilevamento sia un passo avanti. Anche se non è perfetto, costringe i creatori di deepfake a lavorare di più, il che può rallentarne la diffusione. 💪
Giovanni
Sono d'accordo con Sophie. A proposito, sono rimasto stupito dalla precisione con cui il coefficiente Gini può determinare la differenza di abbagliamento. Mi chiedo se questa tecnologia può essere applicata ai video? 🎥
Viktor
Ah, un'altra tecnologia inutile. Invece di perdere tempo a combattere i mulini a vento, sarebbe meglio fare qualcosa di veramente importante. Tuttavia, i truffatori troveranno sempre un modo per aggirare la protezione.
Alicia
Vittorio, non sono d'accordo. Qualsiasi progresso nel rilevamento dei deepfake è importante. Ciò può aiutare a proteggere le persone da truffe e disinformazione. Non arrenderti solo perché il compito è difficile! 💡
Hans
Sostengo Alicia! Giovanni, interessante la tua idea per il video. Forse dovremmo scrivere ai ricercatori e suggerire di sviluppare la tecnologia in questa direzione? Questa potrebbe essere una svolta nella lotta ai deepfake sui social network! 📱
Sophie
Ottima idea, Hans! Mi piacerebbe partecipare ad un progetto del genere. Immagina come ciò potrebbe cambiare il panorama delle notizie false e della disinformazione su Internet. Qualcuno sa come contattare questi scienziati? 🕵️♀️