انعكاسات الضوء في العين تكشف عن التزييف العميق

إلى علماء الكمبيوتر في جامعة بوفالو هم أداة تحدد التزييف العميق تلقائيًا من خلال تحليل انعكاسات الضوء في العين.

أظهرت الأداة فعالية بنسبة 94 في المائة مع الصور الشبيهة بالصور في التجارب الموضحة في ورقة تم قبولها في المؤتمر الدولي IEEE حول الصوتيات والكلام ومعالجة الإشارات الذي عقد في يونيو في تورونتو.

تشبه القرنية شكلًا كرويًا مثاليًا وهي عاكسة للغاية ، لذا فإن أي شيء يصل إلى العين بالضوء المنبعث من هذه المصادر سيكون له صورة عليه ، كما يقول سيوي ليو ، أستاذ الابتكار في جامعة ولاية نيويورك إمباير في قسم الكمبيوتر. العلوم والهندسة والمؤلف الرئيسي للورقة. القرنية.

وأضاف ليو ، خبير الوسائط المتعددة والأدلة الرقمية: “يجب أن يكون للعيون أنماط عاكسة متشابهة جدًا لأنهما ترى الشيء نفسه ، وهو شيء لا نلاحظه عادةً عندما ننظر إلى الوجه”.

ومع ذلك ، فإن معظم الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي – بما في ذلك تلك التي تم إنشاؤها بواسطة GAN – تفشل في القيام بذلك بدقة أو باستمرار.

تستفيد الأداة الجديدة من هذا النقص من خلال الكشف عن الانحرافات الصغيرة في الضوء المنعكس في عيون الصور المزيفة.

لإجراء التجارب ، حصل فريق البحث على صور حقيقية ، بالإضافة إلى صور مزيفة من موقع الوجوه التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ، والتي تبدو وكأنها واقعية.

كانت جميع الصور عبارة عن صور سيلفي ، بما في ذلك أشخاص حقيقيون وأشخاص مزيفون ينظرون مباشرة إلى الكاميرا في إضاءة جيدة ، بدقة 1024 × 1024 بكسل.

تعمل الأداة عن طريق رسم خرائط لكل وجه ، ثم فحص العينين ومقل العيون والضوء المنعكس في كل مقلة عين ، ومقارنة تفاصيل الاختلافات المحتملة في الشكل وشدة الضوء والميزات الأخرى للضوء المنعكس.

في حين أن التكنولوجيا واعدة ، إلا أن لها قيودًا – فهي تحتاج إلى مصدر ضوء منعكس ، ويمكن أيضًا تثبيت انعكاسات الضوء غير المتطابقة على العين أثناء تحرير الصورة.

بالإضافة إلى ذلك ، تعتبر التقنية فقط البكسلات المنفردة المنعكسة في العين ، وليس شكل العين ، أو الأشكال داخل العين ، أو طبيعة ما ينعكس في العين.

تقارن التقنية الانعكاسات داخل كلتا العينين ، بحيث إذا فقد الشخص عينه أو كانت العين غير مرئية ، تفشل التقنية.

أظهر ليو ، الذي أجرى أبحاثًا حول التعلم الآلي ومشاريع رؤية الكمبيوتر لأكثر من 20 عامًا ، أن مقاطع الفيديو المزيفة تميل إلى أن تكون معدلات الفلاش غير متسقة أو غير موجودة لموضوعات الفيديو.

في عام 2020 ، ساعد Liu Facebook في التحدي العالمي لاكتشاف التزييف العميق ، وساعد في إنشاء Deepfake-o-meter ، وهو مورد عبر الإنترنت لمساعدة الشخص العادي على معرفة ما إذا كان الفيديو الذي شاهدوه عبارة عن فيديو مزيف.

يتم استخدام تقنية Deepfakes لمجموعة من الأغراض الشائنة ، بدءًا من حملات التضليل وحتى تعريف الأشخاص بالمواد الإباحية ، وأصبح اكتشافها أكثر فأكثر صعوبة.

مقالات ذات صلة

اترك رد

زر الذهاب إلى الأعلى