딥페이크(deepfake, DF)는 인상적이긴 하지만 종종 사악한 목적으로 사용되는 기술 중 하나이며 그 인기가 높아지고 있습니다. 회사는 수년 동안 변경된 비디오에서 실제 비디오를 식별하는 방법을 연구해 왔지만 인텔의 새로운 솔루션은 가장 효과적이고 혁신적인 솔루션 중 하나로 보입니다.
일반적으로 누군가의 얼굴과 목소리를 다른 사람에게 겹쳐놓는 딥페이크는 몇 년 전 성인 웹사이트에서 유명 여배우의 얼굴을 포르노 스타의 몸에 추가하는 기술이 사용된 동영상을 금지하기 시작하면서 주목을 받기 시작했습니다.
그 이후로 DF 비디오는 점점 더 완벽해졌습니다. 사용자가 영화에 친구의 얼굴을 삽입할 수 있는 수많은 앱이 있으며 AI가 오래된 사진에 생명을 불어넣고 어린 배우의 모습을 되살리는 것을 보았습니다.
여성 의류를 디지털 방식으로 캡처하도록 설계된 앱도 있었습니다. 그러나 가장 큰 우려는 딥페이크가 잘못된 정보의 확산으로 이어진 방식입니다. 올해 초 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령의 생포에 관한 가짜 동영상이 소셜 네트워크에 유포되었습니다.
다음을 포함한 조직 Facebook, 국방부, Adobe 및 Google은 딥페이크를 감지하도록 설계된 도구를 만들었습니다. 그러나 인텔과 인텔 연구소의 버전인 FakeCatcher는 고유한 접근 방식인 혈류 분석을 사용합니다.
특징을 찾기 위해 비디오 파일을 검사하는 방법을 사용하는 대신 인텔의 플랫폼은 딥 러닝을 사용하여 정맥을 통해 흐르는 혈액으로 인한 얼굴의 미묘한 색상 변화를 분석합니다.
FakeCatcher는 이미지 픽셀의 혈류를 분석하고 여러 프레임의 신호를 연구합니다. 그런 다음 분류자를 통해 서명을 전달합니다. 분류자는 주어진 비디오가 진짜인지 가짜인지 결정합니다. 인텔은 이 기술이 시선 기반 감지와 결합될 때 최대 96%의 정확도로 밀리초 내에 비디오가 실제인지 여부를 결정할 수 있다고 주장합니다. 이 회사는 플랫폼이 최대 3개의 동시 검색 스레드를 지원하는 확장 가능한 72세대 Xeon 프로세서를 사용하고 웹 인터페이스를 통해 작동한다고 덧붙였습니다.
이러한 높은 정확도의 실시간 솔루션은 허위 정보와의 온라인 전쟁에서 큰 차이를 만들 수 있습니다. 다른 한편으로 작성자가 시스템을 속이려고 할 때 딥 페이크를 더욱 사실적으로 만들 수도 있습니다.
당신은 우크라이나가 러시아 침략자에 맞서 싸울 수 있도록 도울 수 있습니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 다음을 통해 우크라이나 군대에 기금을 기부하는 것입니다. 세이브라이프 또는 공식 페이지를 통해 NBU.
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