Розвиток технологій часом призводить до парадоксальних результатів. Серед них популярність відео з діпфейками. Це не лише інструмент для жартівливих відео. У майбутньому діпфейки можуть стати певною загрозою для ЗМІ та корпоративного сегмента. Консалтингова компанія Gartner прогнозує, що на розв'язання супутніх проблем кібербезпеки у майбутньому великі компанії можуть витратити до 188 мільярдів доларів. Наявні методи верифікації відео вимагають завантаження та тривалого аналізу з метою виявлення підробки. Нова технологія Intel FakeCatcher на базі штучного інтелекту здатна помітно прискорити цей процес.
Платформа Intel для виявлення діпфейків — це перший у світі детектор діпфейків у реальному часі, який повертає результати за мілісекунди, що дозволяє визначити підроблені відео з точністю до 96%. Технологія використовує апаратне та програмне забезпечення Intel, працює на сервері та взаємодіє через вебплатформу. Програмне забезпечення включає оптимізовану програмну архітектуру та набір спеціалізованих інструментів: OpenVino для алгоритмів ШІ з розпізнавання облич та орієнтирів; багатопотокова оптимізація на базі Intel Integrated Performance Primitives; набір інструментів OpenCV для обробки зображень та відео в реальному часі; оптимізація блоків логічного висновку за допомогою Intel Deep Learning Boost та Intel Advanced Vector Extensions 512. Також використовується платформа Open Visual Cloud, щоб надати інтегрований програмний стек для сімейства процесорів Intel Xeon Scalable. Одночасно запускається до 72 різних потоків аналізу на процесорах Intel Xeon Scalable 3-го покоління.
Більшість детекторів на основі глибинного навчання проглядають необроблені дані, щоб знайти ознаки недостовірності. FakeCatcher працює за іншим принципом, вишукуючи підказки достовірності відео, оцінюючи те, що робить нас людьми — тонкий кров'яний потік в пікселях відео. Коли наші серця перекачують кров, вени змінюють колір. Сигнали кровотоку зчитуються з усієї поверхні обличчя, далі алгоритми переводять ці сигнали в просторово-часові карти. Потім, використовуючи глибинне навчання, можна визначити, справжнє відео чи підробка.
Існує кілька варіантів використання FakeCatcher. Соціальні мережі можуть використовувати технологію, щоб користувачі не завантажували діпфейкові відео. ЗМІ можуть використовувати детектор, щоб уникнути ненавмисного поширення фальшивих відео. Некомерційні організації можуть використовувати платформу, щоб відкрити можливість виявлення діпфейків для всіх.
Джерело:
Intel
