La herramientas que son capaces de crear deefakes están cada vez más al alcance de todos, por lo que la cantidad de noticias falsas que se pueden generar usando rostros de políticos y famosos en general, aumentará bastante durante los próximos años.
Dentro de poco será posible crear un vídeo con el rostro de un político diciendo cualquier cosa usando su propia voz, y desde el móvil, por lo que es importante estar preparados para este tema.
Ahora Intel presentó FakeCatcher, el primer detector en tiempo real de deepfakes, ideal para saber si una imagen o vídeo es real o creado por ordenador, y funciona con una tasa de precisión del 96 %.
Para conseguirlo, analiza los píxeles de video para obtener resultados en milisegundos, un sistema creado por Ilke Demir, científica investigadora principal del personal de Intel Labs, junto con Umur Ciftci, de la Universidad Estatal de Nueva York, en Binghamton. El producto utiliza hardware y software de Intel, se ejecuta en un servidor e interactúa a través de una plataforma basada en web.
Cómo funciona FakeCatcher
El programa se centra en las pistas dentro de los videos reales usando un método que se usa para medir la cantidad de luz que absorben o reflejan los vasos sanguíneos en el tejido vivo. Con FakeCatcher, esas señales, llamadas PPG, se recopilan desde 32 ubicaciones en la cara y luego se crean mapas a partir de los componentes temporal y espectral.
Está claro que una imagen creada por ordenador no tiene señales de ese tipo, no hay vasos sanguíneos, por lo que algo así tiene mucho sentido.
FakeCatcher es el primer algoritmo de detección de falsificaciones profundas que utiliza frecuencias cardíacas.
Usan las tecnologías Intel para ejecutar el análisis en tiempo real, hasta 72 flujos de detección simultáneos, permitiendo así que FakeCatcher sea uno de los protagonistas de la investigación de Intel llamada Trusted Media, que está trabajando en la detección de contenido manipulado, deepfakes, generación responsable y procedencia de los medios.
También están trabajando en otras pistas de autenticidad, como la detección de la mirada, por lo que al combinarlo todo, tendrá un resultado digno.
¿Cómo podría usarse FakeCatcher?
Una vez lo tengamos en el mercado, podremos usarlo para:
– Herramientas de detección integradas en el software de edición utilizado por los creadores de contenido y las emisoras.
– Detección de medios y emisoras en secuencias de video de noticias, en particular de contenido provenientes de terceros.
– Detección de redes sociales como parte de un proceso de selección de contenido generado por el usuario.
– Al for Social Good, quien Democratizó la detección de falsificaciones profundas a través de una plataforma común, lo que permite que cualquier persona o entidad confirme la autenticidad de un video.
Ahora están trabajando en mejorar el entrenamiento de la IA con grandes conjuntos de datos de PPG, que no existen en este momento. De momento solo usan la información de unas 40 personas, por lo que no se puede generalizar mucho.
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