- 帶有噪音的加密照明隱藏了一個可見的視頻標記
- 該系統通過各種照明,壓力水平和相機運動條件保持有效
- 農民必須重複多個視頻以匹配符號以成功克服檢測
康奈爾大學的研究人員開發了一種新的方式來檢測人工智能通過在光源中加密信號來檢測或創建的視頻。
該技術被稱為照明編碼照明,顯然將信息隱藏在隨機光波動中。
每個保證的水印在略有變化的照明下以及篡改發生時,原始場景的低密封版本都無法匹配這些加密版本,這揭示了變化的證據。
該系統通過計算機顯示程序或將小切片與標準燈連接起來。
由於構建的數據顯示為噪聲,因此在沒有解碼密鑰的情況下發現的發現非常困難。
這種方法利用缺乏信息的一致性,確保那些試圖創造深擊的人無法訪問令人信服的偽造生產所需的獨特緊湊數據。
研究人員對一組操縱技術進行了測試,包括深擊,培訓和操作速度的變化。
他們還在各種環境條件下進行了評估,例如不同的照明水平,視頻壓力,相機運動以及內部和外部設置。
在所有情況下,即使調整以非常隱藏的水平進行人類意識,加密的光技術也保持了其有效性。
即使您學習了解碼的鍛造方法,他們也需要重複多個版本以匹配鏡頭的代碼。
他們每個人都必須與隱藏的亮點相對應,該任務大大增加了揭露的視頻偽造的複雜性。
該研究涉及數字媒體越來越緊迫的問題,因為高級編輯工具的可用性意味著人們無法再假設視頻代表現實而沒有問題。
儘管檢查等方式可以發現文件更改,但他們無法區分非羞恥的壓力和故意操縱。
一些水印技術需要控制設備或原始材料,使其無法安全使用。
象徵的照明可以與噪音結合 安全套房以保護敏感視頻提取物。
這種緊湊的身份驗證形式還可以通過保護個人或正式的視頻記錄免受荒謬性來幫助降低身份盜用的風險。
儘管康奈爾團隊承認對其工作的強大保護,但它說,發現Deepfake的更廣泛的挑戰將繼續開發操作工具。