Naukowcy z Uniwersytetu w Hull opracowali nową metodę wykrywania deepfakes, opartą na analizie odbicia światła w oczach za pomocą instrumentów astronomicznych. Metoda dała obiecujące wyniki, wymaga jednak dalszego udoskonalenia.
Wykrywanie deepfakes
Innowacyjne podejście do identyfikacji podróbek
Popularna mądrość głosi, że oczy są zwierciadłem duszy. Jednak ostatnie badania wykazały, że mogą one być również skutecznym narzędziem do identyfikacji deepfakes. Naukowcy proponują wykorzystanie technik stosowanych w astronomii do badania galaktyk w celu analizy odbicia światła w oczach na obrazach. Podejście to zostało opracowane przez Adejumoke Owolabi, studentkę studiów magisterskich na Uniwersytecie w Hull w Wielkiej Brytanii.
Współpraca naukowo-technologiczna
Owolabi współpracował z Kevinem Pimblettem, profesorem astrofizyki i dyrektorem Center for Advanced Nauka o danych, sztuczna inteligencja i modelowanie. Ich zespół przeprowadził analizę porównawczą prawdziwych zdjęć ludzi i obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję. Do badania odbić światła w oczach obu kategorii obrazu wykorzystano dwie metody astronomiczne: współczynnik Giniego i system CAS.
Metody astronomiczne w służbie rozpoznawania obrazów
Współczynnik Giniego służy do szacowania koncentracji światła na obrazach galaktyk na podstawie analizy pikseli. Wartości współczynników od 0 do 1 pozwalają określić strukturę galaktyki - gładką lub zatłoczoną, co jest typowe odpowiednio dla galaktyk eliptycznych lub spiralnych. Z kolei system CAS pomaga astronomom mierzyć rozkład światła w galaktykach, aby określić ich morfologię.
Wyniki badań
Zespół badawczy użył obu narzędzi do porównania lewej i prawej gałki ocznej na prawdziwych zdjęciach i obrazach wygenerowanych przez sztuczną inteligencję. Choć system CAS nie wykazał wystarczającej skuteczności w wykrywaniu deepfakes, współczynnik Giniego wykazał istotne różnice.
Badania wykazały, że jeśli odbicia światła w obu oczach są takie same, istnieje duże prawdopodobieństwo, że obraz jest autentyczny. Z drugiej strony niespójne podkreślenia mogą wskazywać na deepfake.
Perspektywy i ograniczenia metody
Profesor Pimblett podkreśla, że metoda ta nie jest w pełni wiarygodną metodą identyfikacji fałszywych obrazów . Istnieje możliwość uzyskania wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych. Jednakże takie podejście zapewnia ramy i strategię dalszego rozwoju metod wykrywania deepfake w stale zmieniającym się środowisku technologicznym.
Słowniczek
- Deepfake to technologia syntezy obrazu lub filmu przedstawiającego osobę za pomocą sztuczna inteligencja
- Uniwersytet w Hull jest instytucją szkolnictwa wyższego w Wielkiej Brytanii założoną w 1927 r.
- Współczynnik Giniego to wskaźnik statystyczny służący do pomiaru skośności rozkładu
- System CAS - metoda analizy obrazów galaktyk oparta na pomiarze koncentracji, asymetrii i zlepiania się
- AI (Sztuczna Inteligencja) - technologia tworzenia inteligentnych maszyn i programów komputerowych
Linki
Odpowiedzi na pytania
W jaki sposób oczy mogą pomóc w wykrywaniu deepfakes?
Jakich instrumentów astronomicznych używa się do analizy obrazu?
Jak dokładne jest wykrywanie deepfake'ów za pomocą analizy oka?
Kto przeprowadził badania dotyczące wykrywania deepfake’ów?
Dlaczego współczynnik Giniego jest skuteczniejszy niż system CAS?
Hashtagi
Zapisz link do tego artykulu
Dyskusja na ten temat – Rewolucja w wykrywaniu deepfake: od galaktyk po oczy
W artykule opisano nową metodę wykrywania deepfakes poprzez analizę odbicia światła w oczach, z wykorzystaniem narzędzi stosowanych wcześniej do badania galaktyk.
Najnowsze komentarze
8 komentarzy
Napisz komentarz
Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są zaznaczone *
Alicia
Wow, to takie interesujące! 🤓 Nigdy bym nie pomyślał, że do identyfikacji deepfakes można wykorzystać instrumenty astronomiczne. To niesamowite, jak naukę można zastosować w najbardziej nieoczekiwanych obszarach!
Hans
Tak, Alicjo, to naprawdę robi wrażenie! Martwię się jednak, że przestępcy szybko się przystosują i nauczą się omijać tę metodę. Jak myślisz, jak długo będzie to skuteczne? 🤔
Sophie
Hans, masz rację, to wyścig zbrojeń. Uważam jednak, że każda nowa metoda wykrywania jest krokiem naprzód. Nawet jeśli nie jest doskonały, zmusza twórców deepfake do cięższej pracy, co może spowolnić ich rozprzestrzenianie się. 💪
Giovanni
Zgadzam się z Sophie. Swoją drogą byłem zdumiony, jak dokładnie współczynnik Giniego potrafi określić różnicę w olśnieniu. Zastanawiam się, czy tę technologię można zastosować w przypadku wideo? 🎥
Viktor
Ha, kolejna bezużyteczna technologia. Zamiast tracić czas na walkę z wiatrakami, lepiej byłoby zająć się czymś naprawdę ważnym. Mimo to oszuści zawsze znajdą sposób na ominięcie zabezpieczeń.
Alicia
Wiktor, nie zgadzam się. Każdy postęp w wykrywaniu deepfake’ów jest ważny. Może to pomóc chronić ludzi przed oszustwami i dezinformacją. Nie poddawaj się tylko dlatego, że zadanie jest trudne! 💡
Hans
Popieram Alicję! Giovanni, twój pomysł na film jest interesujący. Może warto napisać do badaczy i zaproponować rozwój technologii w tym kierunku? To może być przełom w walce z deepfakes na portalach społecznościowych! 📱
Sophie
Świetny pomysł, Hansie! Chętnie wziąłbym udział w takim projekcie. Wyobraź sobie, jak mogłoby to zmienić krajobraz fałszywych wiadomości i dezinformacji w Internecie. Czy ktoś wie jak skontaktować się z tymi naukowcami? 🕵️♀️