[딥페이크로 가짜 잡아내] 인텔은 살아있는 사람을 딥페이크와 실시간으로 분리할 수 있다. 인텔 FakeCatcher는 스킨 분석을 사용하여 실시간으로 딥페이크에서 실제 비디오를 분리하려고 시도한다.

탐지기는 사람의 얼굴에서 혈류의 시각적 징후를 찾아 사람의 모습이 실제인지 여부를 결정한다. 인텔은 프로세스가 "밀리초" 밖에 걸리지 않는다고 말한다.

지난 주 게시된 소프트웨어에 대한 인텔 블로그에 따르면 FakeCatcher의 정확도는 96%에 달한다. 

Intel은 3세대 Xeon 프로세서 중 하나를 사용하여 최대 72개의 스트림을 한 번에 분석할 수 있다고 말한다. 그러나 이들은 소비자 노트북 및 데스크탑 PC에서 볼 수 있는 CPU와는 약간 다르며 비용은 최대 £4,000이다.

이것은 이 기술 또는 이와 유사한 기술이 미래에 사용될 위치에 대한 몇 가지 컨텍스트를 제공한다.

Intel은 Adobe Premiere Pro와 같은 비디오 편집 응용 프로그램이 가장 기본적인 "콘텐츠 제작 도구"에서 구현될 수 있다고 제안한다. 가장 시급한 사용은 물론 소셜 미디어 플랫폼 내에서 "사용자 생성 콘텐츠에 대한 선별 프로세스의 일부"이다.

이 특별한 경우는 온라인에 게시된 콘텐츠의 양이 많기 때문에 많은 스트림을 동시에 평가하는 기능이 매우 중요한 이유이다.

인텔은 또한 이 플랫폼을 미디어 및 방송사가 사용하거나 일반 대중에게 공개하여 동영상의 진실성을 확인할 수 있도록 할 수 있다고 제안한다.

FakeCatcher는 몸 전체의 혈액 흐름으로 인한 피부 톤의 미세한 변화를 찾는다. 심박수 센서가 있는 시계는 유사한 방법을 사용하여 녹색 LED를 손목에 발사하고 반사광의 양을 분석하여 심장이 얼마나 빨리 작동하는지 계산한다.

일반적으로 혈류로 인한 피부 색조의 변화를 감지하지 못하는 이곳에서는 작업이 더 어려워 보인다.

우리는 인텔에 연락하여 인텔 FakeCatcher의 비디오 품질에 대한 특정 요구 사항이 있는지, 특정 피부 톤에 더 큰 어려움이 있는지 확인했다. 

후자는 시계의 광학 심박수 센서에 영향을 미치므로 피부가 어두운 사람들에게는 정확도가 떨어질 수 있다.

 

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2021년 페이스북은 영상이 아닌 딥페이크 이미지를 식별하려는 자체 시도에 대한 연구 블로그를 게시했다. 그 방법은 문제의 이미지를 생성하는 데 사용된 기계 학습 모델을 리버스 엔지니어링하여 그러한 모델이 생성에 남긴 지문을 발굴하려고 시도한다.

2021년 후반에 Nvidia 는 생성 ​​이미징 기술의 힘을 보여주기 위해 자체 CEO의 프레젠테이션 일부를 "딥 페이크" 했다. 이 두 회사는 생성 이미징 기술의 가장 긍정적인 용도와 부정적인 용도를 나타낸다. 

Nvidia는 언젠가 비디오 게임이나 VR 경험에서 볼 수 있는 초현실적인 그래픽과 캐릭터 모델링을 보여주지만 딥 페이크 기술의 가장 명확한 용도는 인텔 FakeCatcher와 같은 기술을 매우 중요하게 만드는 허위 정보 도구이다.