5个最佳Deepfake检测工具和技术（2023年7月）

Top 5 Deepfake Detection Tools and Techniques (July 2023)

在数字时代，深度伪造技术已经成为在线内容真实性的重大威胁。这些复杂的人工智能生成的视频可以逼真地模仿真实人物，使得辨别真假越来越困难。然而，随着深度伪造技术的发展，用于检测它们的工具和技术也在不断进步。在这篇博客中，我们将探讨当今可用的五种顶级深度伪造检测工具和技术。

1. Sentinel

(图片：Sentinel)

Sentinel是一款领先的基于人工智能的保护平台，帮助民主政府、国防机构和企业阻止深度伪造的威胁。Sentinel的技术被欧洲的领先组织使用。该系统通过允许用户通过其网站或API上传数字媒体，然后自动分析AI伪造。系统确定媒体是否为深度伪造，并提供操纵的可视化。

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Sentinel的深度伪造检测技术旨在保护数字媒体的完整性。它使用先进的人工智能算法分析上传的媒体，确定是否被篡改。系统提供详细的报告，包括操纵的可视化区域。这使用户可以清楚地看到媒体被篡改的位置和方式。

Sentinel的主要特点：

• 基于人工智能的深度伪造检测
• 被欧洲的领先组织使用
• 允许用户上传数字媒体进行分析
• 提供操纵的可视化

2. Intel的实时深度伪造检测器

Intel推出了一款名为FakeCatcher的实时深度伪造检测器。该技术可以以96%的准确率检测伪造视频，并在毫秒级返回结果。该检测器是与纽约宾汉姆顿州立大学的Umur Ciftci合作设计的，使用Intel硬件和软件，在服务器上运行，并通过基于Web的平台进行接口交互。

FakeCatcher在真实视频中寻找真实线索，评估使我们成为人类的因素-视频像素中微妙的“血液流动”。当我们的心脏泵血时，我们的血管会变色。这些血流信号从脸部各个地方收集，并通过算法将这些信号转化为时空图。然后，使用深度学习，它可以立即检测视频的真实性。

Intel实时深度伪造检测器的主要特点：

• 与纽约宾汉姆顿州立大学合作开发
• 可以以96%的准确率检测伪造视频
• 毫秒级返回结果
• 使用视频像素中微妙的“血液流动”来检测深度伪造

3. WeVerify

(图片：WeVerify)

WeVerify是一个旨在开发智能人为参与的内容验证和虚假信息分析方法和工具的项目。该项目专注于分析和情境化社交媒体和网络内容，以揭示制造的内容。这通过跨模态内容验证、社交网络分析、微定向揭穿和基于区块链的已知伪造公共数据库实现。

WeVerify的主要特点：

• 开发智能人为参与的内容验证和虚假信息分析方法和工具
• 分析和情境化社交媒体和网络内容
• 通过跨模态内容验证、社交网络分析和微定向揭穿揭示制造的内容
• 使用基于区块链的已知伪造公共数据库

4. Microsoft的视频认证工具

(图片：Microsoft)

Microsoft的视频认证工具是一款强大的工具，可以分析静止照片或视频，提供置信度评分，指示媒体是否被篡改。它可以检测深度伪造的混合边界和人眼无法察觉的微妙灰度元素。它还可以实时提供这个置信度评分，实现对深度伪造的即时检测。

视频鉴别工具使用先进的人工智能算法分析媒体并检测操纵的迹象。它寻找媒体中灰度元素的微妙变化，这通常是深度伪造的明显标志。该工具提供实时的置信度分数，让用户能够快速判断媒体的真实性。

微软视频鉴别工具的主要特点：

• 分析静态照片或视频
• 提供实时的置信度分数
• 检测微妙的灰度变化
• 实现对深度伪造的即时检测

5. 利用音素-面音不匹配进行深度伪造检测

这项由斯坦福大学和加州大学的研究人员开发的创新技术利用了面音（visemes）与口型的不一致性。在深度伪造中，面音与口型通常会有不匹配的情况，因为人工智能往往难以完美地匹配口型与说话的动作。

音素-面音不匹配技术使用先进的人工智能算法分析视频并检测这些不一致性。它比较口型（面音）与说话的语音（音素）的动作，并寻找任何不匹配的情况。如果检测到不匹配，那就是视频是深度伪造的强有力的迹象。

音素-面音不匹配技术的主要特点：

• 由斯坦福大学和加州大学的研究人员开发
• 利用深度伪造中面音和音素的不一致性
• 使用先进的人工智能算法检测不匹配
• 如果检测到不匹配，强烈表明视频是深度伪造的

深度伪造检测的未来

在21世纪的数字领域中，深度伪造问题愈发严重。这些能够逼真模仿真实人物的人工智能生成视频对在线内容的真实性构成了重大威胁。它们有可能破坏从个人关系到政治选举的一切，因此需要有效的深度伪造检测工具和技术比以往任何时候都更为关键。

本文介绍的五种深度伪造检测工具和技术代表了该领域的最前沿。它们利用先进的人工智能算法以令人印象深刻的准确性分析和检测深度伪造。每种工具和技术都采用了独特的深度伪造检测方法，从分析视频中微妙的灰度元素到追踪被拍摄对象的面部表情和动作。

例如，Sentinel使用人工智能分析数字媒体，确定其是否被篡改，并提供篡改的可视化效果。另一方面，微软的视频鉴别工具提供实时的置信度分数，用于判断静态照片或视频是否被篡改。这些工具以及我们讨论过的其他工具一起，领导着对抗深度伪造的斗争，有助于确保在线内容的真实性。

然而，随着深度伪造技术的不断发展，我们的检测方法也必须跟进。深度伪造技术的发展是一个快速变化的目标，我们的工具和技术必须不断演进。这将需要持续的研究和开发，以及研究人员、技术公司和政策制定者之间的合作。

此外，重要的是要记住，单靠技术无法解决深度伪造问题。教育和意识也至关重要。我们必须成为对在线内容更加明辨真伪的消费者，质疑信息来源并寻找操纵的迹象。通过了解深度伪造技术和检测的最新发展，我们每个人都可以在应对这一威胁中发挥作用。