FakeCatcher puede operar en tiempo real para detectar videos falsos.
La tecnología deepfake es utilizada para crear noticias falsas que se pueden generar a través de imágenes digitales de una persona, incluso pueden usar rostros de políticos y famosos. Es por ello que Intel ha desarrolla el primer detector en tiempo real de deepfakes, el cual puede detectar si una imagen o vídeo es real o creado por ordenador, y funciona con una tasa de precisión del 96 %.
FakeCatcher está alojado en un servidor que interactúa con videos usando una plataforma basada en la web, la cual analiza los píxeles de video para obtener resultados en milisegundos, un sistema creado por Ilke Demir, científica investigadora principal del personal de Intel Labs, junto con Umur Ciftci, de la Universidad Estatal de Nueva York, en Binghamton.
El programa se centra en las pistas dentro de los videos reales usando un método que se usa para medir la cantidad de luz que absorben o reflejan los vasos sanguíneos en el tejido vivo. Con FakeCatcher, esas señales, llamadas PPG, se recopilan desde 32 ubicaciones en la cara y luego se crean mapas a partir de los componentes temporal y espectral.
Está claro que una imagen creada por ordenador no tiene señales de ese tipo, no hay vasos sanguíneos, por lo que algo así tiene mucho sentido.
FakeCatcher es el primer algoritmo de detección de deepfakes que utiliza frecuencias cardíacas.
¿Cómo podría usarse FakeCatcher?
Una vez lo tengamos en el mercado, podremos usarlo para:
- Herramientas de detección integradas en el software de edición utilizado por los creadores de contenido y las emisoras.
- Detección de medios y emisoras en secuencias de video de noticias, en particular de contenido provenientes de terceros.
- Detección de redes sociales como parte de un proceso de selección de contenido generado por el usuario.
- Al for Social Good, quien Democratizó la detección de falsificaciones profundas a través de una plataforma común, lo que permite que cualquier persona o entidad confirme la autenticidad de un video.
Ahora están trabajando en mejorar el entrenamiento de la IA con grandes conjuntos de datos de PPG, que no existen en este momento.
De momento solo usan la información de unas 40 personas, por lo que no se puede generalizar mucho.
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