英特尔声称它已经开发出一种 AI 模型，可以通过寻找颜色的细微变化来实时检测视频是否使用了深度伪造技术，如果拍摄对象是活人，这种颜色变化会很明显。
这家芯片制造巨头声称 FakeCatcher 能够在毫秒内返回结果，准确率高达 96%。
已经有 近年来，所谓的 deepfake 视频使用 AI 算法生成伪造的人物镜头。 主要的担忧集中在它可能被用来让政客或名人看起来像是在发表声明或做他们实际上没有说过或做过的事情。
“Deepfake 视频现在无处不在。 您可能已经看过它们； 名人做或说他们从未真正做过的事情的视频，”英特尔实验室工作人员研究科学家 Ilke Demir 说。 它不仅影响名人，甚至 普通市民 曾经是受害者。
据这家芯片制造商称，一些基于深度学习的检测器分析原始视频数据，试图找到可以将其识别为伪造品的迹象。 相比之下，FakeCatcher 采用了不同的方法，包括分析真实视频以寻找表明主题是真实的视觉线索。
这包括由于心脏将血液泵送到身体周围的血液流动而导致视频像素颜色的细微变化。 英特尔表示，这些血流信号是从整个面部收集的，算法将这些信号转化为时空图，从而使深度学习模型能够检测视频是否真实。 它声称，一些检测工具需要上传视频内容进行分析，然后等待数小时才能得到结果。
然而，只要有足够的时间和资源，任何有制作假视频动机的人都可以开发出可以愚弄 FakeCatcher 的算法，这并非不可能。
英特尔在开发 FakeCatcher 时自然而然地广泛使用了自己的技术，包括用于优化深度学习模型的 OpenVINO 开源工具包和用于处理实时图像和视频的 OpenCV。 开发团队还使用 Open Visual Cloud 平台为英特尔至强可扩展处理器提供集成软件堆栈。 FakeCatcher 软件可以在第三代至强可扩展处理器上同时运行多达 72 个不同的检测流。
据英特尔称，FakeCatcher 有几个潜在的用例，包括防止用户将有害的 deepfake 视频上传到社交媒体，以及帮助新闻机构避免广播被操纵的内容。 ®
