Bugün öğrendim ki: Hollanda Adli Tıp Enstitüsü, bir kişinin kalp atışının neden olduğu yüz rengindeki ince değişiklikleri analiz ederek deepfake videolarını tespit edebiliyor; bu, yapay zekanın (henüz) ikna edici bir şekilde taklit edemediği bir şey.
Hollanda Adli Tıp Enstitüsü (NFI), bir kişinin kalp atışlarından kaynaklanan yüz rengindeki ince değişiklikleri tespit ederek derin sahte videoları tanımlamak için yeni bir yöntem geliştirdi.
NFI'nin "kan akışı tespiti" olarak adlandırdığı teknik, nabız tarafından oluşturulan cilt tonundaki küçük varyasyonları tanımlamak için gelişmiş görüntü analizi kullanıyor. Önümüzdeki hafta Dublin'deki Avrupa Adli Bilimler Akademisi konferansında resmi olarak sunulacak.
NFI'da dijital adli tıp soruşturmacısı ve Amsterdam Üniversitesi'nde adli veri bilimi profesörü Zeno Geradts, Telegraaf gazetesine verdiği demeçte, "Derin sahteler hakkındaki adli araştırmalar her zamankinden daha acil," dedi. "Bazen yakında her şeyin sahte olarak görüleceğinden endişeleniyorum. O zaman gerçek olan ne?"
Yöntem henüz mahkeme davalarında kullanılmak üzere tamamen doğrulanmadı, ancak destekleyici bir teknik olarak bireysel soruşturmalarda halihazırda kullanılabilir. NFI'ye göre, derin sahte analizine olan talep önümüzdeki yıllarda keskin bir şekilde artması bekleniyor.
Derin sahteler — dijital olarak manipüle edilmiş ve birinin yapmadığı bir şeyi söylediği veya yaptığı gibi gösteren videolar — sahte pornodan itibar zedelenmesine ve kamu düzensizliğine kadar büyük sorunlar yaratabilir.
Geradts gazeteye, "Yapay zeka birçok şey yapabilir, ancak yine de ikna edici bir nabız üretemez," dedi. "Gerçek videoda, gözlerin, alnın ve çenenin çevresindeki kan akışını tespit edebilirsiniz — derin sahtelerde eksik olan da budur."
Kan akışı tespiti fikri, NFI'nın insanların istismara uğradığını veya öldürüldüğünü gösteren videoları değerlendirmesi istendiğinde 13 yıl öncesine dayanıyor.
Geradts, bir kalp atışının videodaki yüz kan damarlarından ölçülebileceğini gösteren Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nden bir çalışmaya rastladı. O zamanlar, düşük video kalitesi bunu pratik hale getirmişti — ancak gelişmiş çözünürlük ve yapay zeka araçları artık bunu mümkün kılıyor.
Son testlerde, gönüllüler akıllı saatler ve kalp monitörleri takarken filme alındı. Kalp atış hızları daha sonra çeşitli ışıklandırma ve hareket koşulları altında 79 noktada yüz rengindeki değişikliklerle karşılaştırıldı. Sonuçlar "çok umut verici" olarak nitelendirildi.
Diğer yöntemler
Yöntem henüz rutin adli tıp kullanımında olmasa da, Geradts bunun değişeceğine inanıyor. "Sadece zaman meselesi. Derin sahteleri tespit etmenin yeni yollarını bulmaya devam etmeliyiz. İnsanlar gördüklerine artık inanmazsa, bu ciddi bir sorundur."
NFI, bir videodaki ışık titreşim modellerini elektrik şebekesine bağlayan Elektrik Ağı Frekansı ve görüntü piksellerine bağlı olarak bir kameranın benzersiz imzasını tanımlayan Fotoğraf Tepki Eşitsizliği gibi videoları doğrulamak için diğer teknikleri de geliştirdi.
Geradts, hiçbir yöntemin kusursuz olmadığını vurguladı. "Farklı yaklaşımları birleştirmemiz gerekiyor. Tam bir alet kutusu oluşturduk. Tespit edebileceğimiz sinyaller ne kadar çok olursa, bir videonun gerçekliğini o kadar iyi değerlendirebiliriz."