Deepfake製造商現在可以逃脫一種不尋常的識別方法

對人們面部表情和聲音進行數字操作的Deepfake視頻也可以描述真正的心跳，從而使它們更難識別。

“我們知道我們不能認為它們是真實的，因為視頻中的一個人具有測量脈衝的量度。” 親愛的朋友 在加利福尼亞大學伯克利分校，沒有參加研究。

由人工智能轉化或產生的深擊是可靠但淫穢，經濟醜聞和政治宣傳。早些時候，研究人員試驗了檢測血流和心率的膚色變化，但是這項研究表明，某些深泡視頻仍然可以顯示出可接受的脈搏。

彼得是 Franhopher Telimunications及其在德國的同事開發了一個Dipfake探測器，該研究器可以分析真實和深層攝影視頻中的人們的脈動。他們還繪製了具有十幾個人的面部表情的新真實視頻，同時記錄了參與者的心率，以便他們可以驗證探測器的準確性。

然後，研究人員在其真實視頻中添加了面孔 – 應向其深層探測器提醒此操作。取而代之的是，檢測器發現真正的脈衝被重複和原始視頻吸收。

法里德說：“這並不意味著所有深層發電機都可以這樣做，因為一個或一些深的烤生成器可以再現這種物理信號。”

該小組已經開始嘗試使用新方法來識別人們臉上的局部血流模式。但是對於這種方法可能會有“有限的保質期” Siwei Lyu 布法羅大學，紐約，沒有參加這項工作。這是因為新的生產性AI工具可以模仿真正的心跳和其他物理跡象更自信，並且很難從低質量的視頻中收集心跳信號。

取而代之的是，最有效的檢測技術試圖確定真實和深層視頻（例如圖像像素亮度）之間的更細微的差異，它們“對人類的受眾來說尚不清楚”。