Ljudi, kao korisnici interneta, često dijele fotografije i video zapise na različitim web stranicama i društvenim mrežama ne uzimajući u obzir potencijalne rizike. Tada može doći do tzv.deepfake” ili lažne fotografije i video zapisi, koji, iako izgledaju kao autentični, nisu. Da stvar bude još gora, deepfake multimedijalni sadržaj sve je teže otkriti, jer tehnologije koje se koriste za kreiranje takvog sadržaja mogu učiniti fotografiju ili video gotovo nemogućim da se utvrdi da li je lažna, duboka lažna stvar ili je stvar autentična.
Kako prepoznati deepfake multimedijalni sadržaj? Nastavite čitati kako biste saznali odgovor na ovo pitanje.
Vrste deepfakes multimedijalnog sadržaja na koje treba obratiti posebnu pažnju
Pojava deepfakesa je prilično nova pojava, za koju se može reći da je mnoge iznenadila. Poreklo deepfake medija potiče od tehnologija umjetne inteligencije, kao što su “stabilna difuzija” i generativne adversarijske mreže (GAN). Što se tiče tipova deepfake medija, postoje tri glavna:
Tehnologije zamjene lica: uz pomoć ove tehnologije možete zamijeniti lica ljudi. Ovo je posebno nezgodno, jer osim ako niste stručnjak i ne razumete deepfake i ovakva zamena lica je jako dobro urađena, teško da ćete moći prepoznati da je to deepfake tehnologija.
Generatori glasa koji rade na bazi vještačke inteligencije. Ne sviđa vam se kako vaš glas zvuči? Sada možete koristiti brojne tehnologije generiranja glasa potpomognute umjetnom inteligencijom kako biste proizveli sintetički glas koji zvuči kao prava stvar.
Softver za video sintezu. Postoje mnoge aplikacije koje mogu generirati deepfake video zapise postavljanjem ciljane fotografije na video po izboru korisnika. Nedavno je kriminalna grupa koristila nepoznati video generator poput ovog kako bi prevarila kompaniju sa sjedištem u Hong Kongu putem Zoom video konferencije. Prevaranti su uspjeli dobiti 25 miliona dolara.
Kako prepoznati deepfakes? Na šta treba obratiti posebnu pažnju?
Jedan od najjednostavnijih načina da saznate radi li se o dubokom lažnom multimedijalnom sadržaju, posebno o fotografiji, je čini li se da fotografija nije autentična, što se može uočiti pomoću nekih indikatora. U ranim danima deepfake-a, lako ste mogli zaključiti da se radi o deepfake sadržaju, obično po nekoliko znakova upozorenja, kao što su zamagljivanje oko rubova, previše uglačano lice, dvostruke obrve, greške ili opći “neprirodni” osjećaj o tome kako lice se uklapa (ili bolje rečeno, ne pristaje) ostatku fotografije.
Međutim, kako su ove tehnologije napredovale, postalo je sve teže razlikovati lažne fotografije i video zapise od autentičnih. Ali ipak je dobro obratiti pažnju na zamućenje, izobličenje i razlike u izgledu lica.
Sa video zapisima stvari su malo drugačije. Najjasniji pokazatelj lažnog videa je da ima nekih neprirodnih pokreta na snimku, što je posebno vidljivo u kretanju dijelova tijela ili dijelova lica tokom govora. Nepravilnosti, kao što je kada različiti dijelovi lica pokazuju različite pokrete, mogu pomoći u prepoznavanju duboko lažnih videozapisa. Postoje i biometrijski indikatori, ali u to ne bismo ulazili, jer nije moguće analizirati biometrijske podatke uz pomoć besplatnih aplikacija za pametne telefone ili računare.
Drugi način na koji možete utvrditi da li je to deepfake ili prava stvar je zumiranje sadržaja, bilo da je u pitanju fotografija ili video.
Iako na prvi pogled deepfake fotografija može izgledati prilično glatko, pogotovo jer su njene razlike daleko manje uočljive u odnosu na fotografije koje su uređivane u Photoshopu, potrebno je samo “zumirati” unutar slike da biste uočili sve nepravilnosti. Skriveno lice, nepravilne konture i izobličene uši samo su neki od vidljivih znakova deepfakea.
Kako bi uočili deepfakes na platformi za video konferencije, stručnjaci su preporučili nekoliko sličnih strategija. Umjesto da vidite drugog učesnika u sličici ili prikazu galerije, možete imati prikaz preko cijelog ekrana, koji će ih povećati da popuni cijeli ekran.
Drugi način na koji možete razlikovati autentičnu fotografiju ili video od deepfakea je pomoću metapodataka multimedijalnog sadržaja.
Od svih metoda umjetne inteligencije koje se mogu koristiti za otkrivanje deepfakesa, ova je najsigurnija i svima lako dostupna. Najlakši način da provjerite da li je stvar autentična ili deepfake je ako provjerite metapodatke multimedijalnog sadržaja za koju sumnjate da je deepfake.
Na Windows računaru, kliknite desnim tasterom miša da otvorite Svojstva slike. Idite na karticu Detalji, gdje možete pronaći specifikacije fotoaparata, kao što su proizvođač, model, vrijeme ekspozicije, ISO brzina, žižna daljina i da li je blic korišten ili ne. Duboka lažna slika nikada ne može imati ove detalje.
Na Mac računaru, kliknite desnim tasterom miša na sliku i izaberite Get Info -> More Info da vidite meta-podatke slike.
Na internetu možete pronaći nekoliko softvera za metapodatke slika, koji će vam pokazati još više detalja. Jimpl na primjer, jedan je od najboljih alata i potpuno je besplatan za korištenje. Samo prenesite sliku koja je snimljena pametnim telefonom, a zatim pogledajte njenu EXIF informacije. Čak i ako je lokacija isključena, podaci Mobile Content Cloud (MCC) su uvijek uključeni, što znači da je povezan s davateljem usluge SIM kartice. Osim toga, visina, širina i megapikseli fotografije će biti postavljeni na svoje maksimalne vrijednosti, što je nešto što deepfake fotografije jednostavno ne mogu replicirati.
Koji su najbolji detektori mreže za deepfake multimedijalni sadržaj?
Na internetu možete pronaći određeni broj softvera koji se koriste za otkrivanje deepfake sadržaja, ali je broj tih softvera ograničen. Osim toga, većina ovih softvera će od vas tražiti da platite naknadu za njihovo korištenje, što je nešto što svi želimo izbjeći u današnje vrijeme.
Ali postoje i neki besplatni alati. Jedan od njih je Detektor lažne slike.
Detektor lažne slike ili detektor lažnih fotografija to je besplatan alat koji ulazi duboko u meta-podatke i binarne datoteke fotografije, ne bi li otkrio da li je to deepfake sadržaj. U slučaju da je fotografija autentična, dobit ćete poruku sa sadržajem: “Nivo greške nije otkriven.” Alat također generiše softverski potpis, za dodatnu autentifikaciju.
Photo Forensics je još jedan alat za otkrivanje dubokog lažiranja. Radi se o malo naprednijem alatu, koji koristi vrlo preciznu metodu analize u potrazi za greškama i nivoima kompresije na fotografijama, odnosno “Error Level Analysis” (ELA). Ako određeni dio fotografije pokazuje određeni nivo greške, taj dio se digitalno modificira i dodaje cjelokupnoj fotografiji.
Napisao: Alan Milić
Članak Kako otkriti “deepfake” medijski sadržaj na internetu? prvi put se pojavio na PC CHIP-u.
pcchip.hr
