Deepfake içerik oluşturucuları ve dedektörler arasındaki yarış yeni bir aşamaya girdi, Hollanda’dan araştırmacılar, video analizi yoluyla insan kalp atışını okuyan teknolojiyi ortaya çıkarıyor. Yapay zeka (AI) giderek daha ikna edici derinlik videoları üretirken, adli araştırmacılar sürekli olarak genişleyen bir algılama yöntemleri oluşturarak yanıt vermektedir.
Deepfores tespit etmek, kamera parmak izlerini ve elektrik ızgara frekanslarını analiz etmekten konuşma kalıplarını ve yüz tutarsızlıklarını incelemeye kadar konserde çalışan birden fazla yaklaşım gerektirir. Hiçbir yöntem kesin kanıt sağlamaz, ancak klasik inceleme teknikleri ve en son AI analizi kombinasyonu sentetik ortama karşı sağlam bir savunma yaratır.
Şimdi, Hollanda Adli Tıp Enstitüsü’ndeki (NFI) araştırmacılar, bu cephaneliğe biyolojik kimlik doğrulama ekleyen, insan yüzlerindeki kan akış modellerini analiz ederek derin desenleri tespit eden bir yöntem geliştirdiler – mevcut derin terk üretim araçlarının henüz çoğaltılamayacağı desenler.
NFI’da adli bir dijital araştırmacı olan ve Amsterdam Üniversitesi ile ortaklaşa işletilen AI adli tıp laboratuvarının yönetmenlerinden biri olan Zeno Geradts, bu çığır açan araştırmayı Dublin’deki Avrupa Adli Bilimler Akademisi Konferansı’nda sundu.
“Kaliteli görüntüleriniz varsa, yüzünüzde her kalp atışı ile biraz genişleyen küçük arterler var” dedi. ” Bu renk farkı bir videoda görülebilir.
Teknik, kan dolaşımının neden olduğu ciltteki ince renk değişiklikleri yoluyla nabız oranlarını ölçen mevcut uzaktan fotopletismografi (RPPG) teknolojisine dayanmaktadır. Video analizine uygulandığında, araştırmacılar kan damarlarının cilt yüzeyine yakın olduğu gözler, alın ve çene etrafındaki ritmik renk varyasyonlarını tespit edebilirler.
Snuff filmlerinden derin yaprak tespitine kadar
Bu araştırmanın kökeni, NFI’nin zaman zaman Snuff filmleri-gizli kanallarda dolaşan son derece şiddetli filmler-araştırması istendiği 2012’ye kadar uzanıyor. Geradts, belirli filmlerdeki insanların gerçekten ölüp ölmediğini belirlemeleri gerekiyordu.
Geradts, “Araştırmacıların, yüzündeki küçük arterlere göre birinin kalp atışını ölçebileceğinizi keşfettikleri MIT’den yanlışlıkla bir yayına rastladım” diye hatırladı. “Bunu hemen görüntü algılama için kullanabileceğimizi biliyordum.”
Ancak, teknoloji o zaman hazır değildi. Video sıkıştırma teknikleri, kalp atışını gösteren ince renk farklılıklarını yok etti. On üç yıl sonra, iyileştirilmiş sıkıştırma yöntemleri, algılamayı mümkün kılmak için yeterli görüntü kalitesini korur.
NFI’nin dijital araştırma ekibi, kalp atışı başına renk farklılıklarının ölçülebildiği 79 yüz noktasını analiz etti ve hareket ve düşük ışık da dahil olmak üzere çeşitli koşullar altında test etti. Sonuçlar, ölçülen kalp atışı (akıllı saat ve kalp atış hızı monitörü aracılığıyla) ve her koşulda yüz renk varyasyonları arasında tutarlı korelasyonlar göstermiştir. Literatür, yöntemin tüm cilt tonlarında çalıştığını gösterir, ancak daha koyu cilt, renk kontrastının azalması nedeniyle ek zorluklar sunar.
Tespit cephaneliğinin genişletilmesi
Kan akışı tespiti, kapsamlı bir adli araç setine en son eklemeyi temsil eder. NFI, her biri farklı senaryolara ve video niteliklerine uygun olan aynı anda birden fazla algılama yöntemi kullanır. Güç, herhangi bir teknikte değil, birleşik uygulamalarında yatmaktadır.
Elektrik Ağı Frekansı (ENF) Analizi, çekimlerin ne zaman kaydedildiğini belirlemeye yardımcı olan güç ızgarası frekansındaki değişikliklerin neden olduğu videolardaki ışıkların ince titremesini inceler. Fotoğraf Yanıtı Tekdüzelik Olmaması (PRNU), bireysel piksellerin aynı ışık seviyelerine nasıl tepki verdiğini analiz ederek belirli kameraların bir “parmak izini” oluşturur.
Konuşma anomalilerinin tespiti, düzensiz yanıp sönme veya kötü işlenmiş yüz kenarları da dahil olmak üzere geleneksel denetim yöntemleri değerli kalır. Otantik ve sahte içerik konusunda eğitilmiş AI algılama algoritmaları bazen belirli bir derin perfey oluşturmak için kullanılan belirli üretim aracını tanımlayabilir.
Geradts, “İyi derin peynir tespitinin gücü, klasik yöntemlerin ve yapay zekanın bir kombinasyonunu kullanmaktır” dedi. “Tüm resme bakmalısınız – hem görüntü hem de ses. Sentetik sesler gerçekçi bir şekilde yapmak zor.”
Her yöntem önemli kanıtlara katkıda bulunur, ancak hiçbiri tek başına durmaz; Bunun yerine, birbirlerini tamamlarlar. Yüksek kaliteli kaynak materyali kan akışı tespitini tercih ederken, sıkıştırılmış YouTube videoları farklı yaklaşımlar gerektirebilir. Adli değer, birden fazla teknikte çapraz doğrulamadan ortaya çıkar.
Sürekli silah yarışı
Tespit yöntemlerinin etkinliği, nesil teknolojisi geliştikçe sürekli zorluklarla karşı karşıyadır. Konferans geri bildirimi, gelecekteki DeepFake eğitiminin kalp atışı sinyallerini içerebileceğini ve bu algılama yöntemini potansiyel olarak etkisiz hale getirebileceğini öne sürdü.
“Kedi ve fare oyunu olmaya devam ediyor,” dedi Geradts. “Suçluların önünde kalmak için yeni yöntemler araştırmaya ve keşfetmeye devam etmeliyiz.”
Tespit yöntemleri hakkında önemli kaynakları ve bilgisi olan devlet aktörleri belirli zorluklar doğurur. Bununla birlikte, meşru derin peynir araçları geliştiren büyük teknoloji şirketleri, genellikle nesil yazılımlarının yanında kendi algılama yeteneklerini sağlar.
Kan akışı tespiti ile ilgili araştırma makalesi tamamlanmaya yaklaşıyor ve altı ay içinde yayınlanması bekleniyor. Bilimsel doğrulama tamamlanıncaya kadar, yöntem adli araştırmalarda kullanılamaz; Ancak Geradts, yüksek kaliteli kaynak materyali olan uygun durumlar için konuşlandırma bekliyor.
Dijital kanıtlar için çıkarımlar
Gelişme, çeşitli sektörlerde derin dişlerin çoğalması konusunda artan endişeleri vurgulamaktadır. Finansal transferler talep eden hileli iş iletişiminden, rıza dışı samimi görüntülere kadar, zarar potansiyeli eğlence uygulamalarının çok ötesine uzanır.
Müfettişler ve yasal sistemler için zorluk her teknolojik ilerlemeyle yoğunlaşır. Bir zamanlar haftalar süren adli analiz, tespit yöntemleri daha sofistike ve kapsamlı hale geldikçe aylar gerektirebilir.
Geradts, “Bazen sonunda kimsenin artık gerçek görüntülere inanmayacağından endişeleniyorum” dedi. “Her şeyin sahte olarak görüleceğini. O zaman hala doğru olan nedir?”
NFI’nin çok yöntemli yaklaşımı, benzer zorluklarla karşılaşan diğer adli enstitüler için bir şablon sağlar. Deepfake teknolojisi demokratikleştikçe ve kalitesi arttıkça, sağlam tespit yetenekleri yasal işlemlerde dijital kanıt bütünlüğünü korumak için temel altyapı haline gelir.
Kalp atışı tespit yöntemi, üretim araçları geliştikçe eskimeyle karşılaşabilir, ancak dijital medyaya olan güveni korumak için gereken sürekli yeniliği gösterir. Avrupa kolluk kuvvetleri ve yargı sistemleri için, bu tür araştırmalar gelecekteki araştırma yeteneklerine önemli bir yatırımı temsil etmektedir.