Deepfake szívveréssel
A Frontiers in Imaging folyóiratban megjelent tanulmány új megvilágításba helyezi a deepfake videók észlelésének kihívásait. A kutatók, köztük Clemens Seibold és Peter Eisert, azt vizsgálták, hogy a modern deepfake technológiák képesek-e hitelesen reprodukálni az emberi szívveréshez kapcsolódó jeleket, amelyeket korábban megbízható indikátornak tartottak a manipulált tartalmak felismerésében.
A tanulmányban alkalmazott módszer a távoli fotopletizmográfia (rPPG), amely lehetővé teszi a bőr alatti véráramlásból származó jelek detektálását videófelvételeken keresztül. A kutatók saját videóadatbázist hoztak létre, amelyben az arcokról készült felvételeket szinkronizálták elektrokardiogrammal (EKG), hogy pontos referenciát kapjanak a szívverésről. Ezt követően különböző deepfake technikákkal, például DeepFaceLive és Beckmann et al. (2023) módszerével generáltak manipulált videókat, valamint bevonták a nyilvánosan elérhető KoDF adatbázist is az elemzésbe.
Az eredmények meglepőek: a deepfake videókban az rPPG jelek jelentős korrelációt mutattak az eredeti, ún. driver videók szívverésével. Ez azt jelenti, hogy a modern deepfake technológiák képesek átvinni az eredeti felvételek fiziológiai jeleit a manipulált tartalmakba, megnehezítve ezzel a detektálást. A kutatók megállapították, hogy az ilyen videókban a globális szívverés-elemzés már nem elegendő a manipulációk felismeréséhez.
A tanulmány hangsúlyozza, hogy a jövőbeni deepfake detektálási módszereknek a lokális véráramlási mintázatok elemzésére kell összpontosítaniuk, mivel ezek még mindig tartalmazhatnak olyan anomáliákat, amelyek segítségével azonosíthatók a manipulált tartalmak. Ez a megközelítés nemcsak a detektálás pontosságát növelheti, hanem átláthatóbbá is teheti a döntéshozatali folyamatokat.
