AI专家分享识别深度伪造的独特方法

错误的信息常常在情绪上起作用 在科技飞速发展的时代,深度造假越来越难以被发现。 真实但伪造的图像、视频和音频,深度伪造对数字内容...

错误的信息常常在情绪上起作用

在科技飞速发展的时代,深度造假越来越难以被发现。

真实但伪造的图像、视频和音频,深度伪造对数字内容的隐私、安全和信任构成重大风险。

它们也会给人们的声誉带来风险。深度造假已经成为互联网的一个黑暗角落,成千上万的人聚集在那里分享女明星做爱的假视频。

2023年11月,印度出现了一系列深度造假,宝莱坞女演员被描绘成大胆的场景。

其中最引人注目的是拉什米卡·曼丹娜(Rashmika Mandanna)穿着低胸紧身衣的视频。

人工智能在不断发展,因此,用于制造令人信服的深度伪造的技术也在不断发展。

然而,虽然这些数字伪造品可能具有很强的欺骗性,但它们通常包含可以识别的迹象,只要有正确的知识,就可以识别这些迹象。

一位人工智能专家分享了发现深度造假的主要技巧和策略,强调了可能暴露被操纵媒体的微妙但关键的缺陷。

验证来源

在X上,假新闻比合法新闻传播得更快。

考虑到英国近三分之二的年轻人将社交媒体作为常规新闻来源,这一点令人担忧。

总是关注你所消费内容背后的信息来源的可信度。

如果消息来源不熟悉或可疑,请使用可靠的新闻机构或事实核查平台(如谷歌事实核查工具)反复核查内容的真实性。

错误信息经常利用恐惧、愤怒或愤怒等情绪触发因素来影响判断。

当遇到能够激起强烈情绪的内容时,停下来并重新评估以确保自己不会成为别人游戏中的棋子是很重要的。

看看面部表情压力

深度造假往往难以复制面部表情和自然动作的微妙复杂性。

重点关注的区域包括眼睛和嘴巴周围的微表情。

观察不自然的眨眼模式、不规则的眼球运动或突然的头部运动,并评估面部表情是否与所传达的情感相匹配。

此外,牙齿均匀度、头发质地和整体面部结构等细节可以帮助识别深度伪造。

例如,兰维尔·辛格批评总理纳伦德拉·莫迪的深度造假视频在网上疯传。

虽然很有说服力,但深度造假视频的一个重要特征是脸部和耳朵的形状——深度造假视频在这些区域的测量结果往往略有偏差,耳朵尤其难以复制。

另一个要看的是体型。通常情况下,女明星的脸被叠加在其他女性的身体上,并在网上分享,以达到淫秽的目的。

有一次看到卡特里娜·凯夫在《虎3》中的毛巾打斗场面被篡改了。

deepfake用一条暴露的两件式毛巾代替了毛巾。

她的身体也经过ps处理,曲线明显变得更丰满。

这张假照片显示,卡特里娜的手放在他们身上,摆出更性感的姿势。

使用反向图像搜索

利用反向图像和视频搜索工具来追踪视觉内容的来源并评估其真实性。

对于图像,将文件上传到谷歌反向图像搜索等工具可以帮助识别图像是人工智能生成的,还是经过数字修改的,或者是在误导性的环境中使用的。

通过在线查找该图像的其他实例,您可以确定它首次出现的位置,以及它是否被操纵或滥用。

对于视频,InVID或WeVerify等更专业的工具对分析视频片段很有用。

这些工具允许您将视频分解为帧,对单个帧进行反向图像搜索,并检查元数据以检测编辑,更改或镜头是否出现在不同的上下文中。

这些技术使您能够发现差异,验证真实性,并发现任何篡改或重用的迹象。

总之,这些搜索可以帮助确保视觉内容不被歪曲或恶意修改。

寻找矛盾之处

深度造假通常可以通过细微的数字缺陷来识别,比如模糊或不自然的像素化,尤其是在人脸或物体的边缘。

注意光线、阴影和反射的不一致是很重要的,因为这些可能是操纵的迹象。

即使是小细节,比如多了一根手指或放错了地方的特征,也可能表明出了问题。

此外,检查背景的扭曲或不规则可以帮助揭示操纵,因为这些元素可以破坏场景的整体一致性。

阿利亚·巴特大胆的深度模仿,做出暗示性的表情和旋转,表现出嘴部扭曲和肤色对比等异常。

一种帮助你识别人工智能生成内容的有趣方法是玩“哪张脸是真的”,这是一款由华盛顿大学教授创造的游戏。

视听同步

识别深度假音通常取决于仔细观察嘴唇的运动,因为我们的嘴在发音某些字母时自然会形成不同的形状。

人工智能系统经常难以精确地复制这些微妙的动作,因此这是一个需要关注的关键领域。

事实上,近三分之一的深度假视频无法准确地将嘴唇运动与声音同步,特别是对于像“M”、“B”和“P”这样需要特定嘴唇形状的字母。

当说话者的嘴唇与发出的声音不匹配,或者在视听同步中出现明显的延迟或不匹配时,就应该引起怀疑。

此外,要注意说话人的语调、音高或说话节奏是否不规则。

这些也可以作为操纵视频的指标,因为人工智能生成的音频通常缺乏人类语言的自然呆板和节奏。

AIPRM的人工智能专家Christoph C Cemper说:

世界经济论坛(World Economic Forum)已将虚假信息列为2024年的最大风险,而深度造假正成为人工智能最令人担忧的用途之一。

“如果你遇到一个潜在的深度骗子,最好的做法是不要分享它。

“如果你看到其他人在分享,花点时间礼貌地告知他们,并向他们指出可靠的事实核查资源,尤其是在虚假信息已被揭穿的情况下。

此外,利用社交媒体平台上的报道功能来限制其影响范围。

“至关重要的是,我们都要在提高意识方面发挥作用——分享你如何识别深度伪造的经验和见解,以帮助他人应对类似的威胁。”

“通过对我们在网上消费的内容保持警惕,我们可以共同打击错误信息,维护我们数字环境的完整性。”

随着深度造假变得越来越复杂,识别它们的能力对于保持对数字内容的信任至关重要。

虽然人工智能生成的赝品可能看起来令人信服,但它们往往会留下微妙的线索。

通过了解这些指标并使用反向图像搜索和视频分析等工具,我们可以更好地保护自己免受错误信息和操纵。

本文来自作者[谷峰泰然]投稿,不代表nyifl号立场,如若转载,请注明出处:https://www.nyifl.cn/wiki/202508-2115.html

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  • 谷峰泰然
    谷峰泰然 2025年08月16日

    我是nyifl号的签约作者“谷峰泰然”!

  • 谷峰泰然
    谷峰泰然 2025年08月16日

    希望本篇文章《AI专家分享识别深度伪造的独特方法》能对你有所帮助!

  • 谷峰泰然
    谷峰泰然 2025年08月16日

    本站[nyifl号]内容主要涵盖:国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育

  • 谷峰泰然
    谷峰泰然 2025年08月16日

    本文概览:错误的信息常常在情绪上起作用 在科技飞速发展的时代,深度造假越来越难以被发现。 真实但伪造的图像、视频和音频,深度伪造对数字内容...

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