تعرف على أفضل 5 أدوات وتقنيات لكشف التزييف العميق

 في العصر الرقمي، ظهرت التزييفات العميقة باعتبارها تهديدًا كبيرًا لأصالة المحتوى عبر الإنترنت. ويمكن لمقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أن تحاكي الأشخاص الحقيقيين بشكل مقنع؛ ما يزيد من صعوبة التمييز بين الحقيقة والخيال لدرجة أنه يمكنها تعطيل كل شيء بدءًا من العلاقات الشخصية وحتى الانتخابات السياسية. إلا أنه ولحسن الحظ، مع تقدم التكنولوجيا الكامنة وراء التزييف العميق، تطورت أيضًا الأدوات والتقنيات المصممة لاكتشافها. لذلك سنستعرض في ما يلي أفضل خمس أدوات وتقنيات للكشف عن التزييف العميق المتاحة اليوم.

Sentinel: هي منصة حماية رائدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتساعد الحكومات والوكالات الأمنية والمؤسسات على إيقاف تهديد التزييف العميق. ويتم استخدام تقنية "Sentinel" من قبل المنظمات الرائدة في أوروبا. ويعمل النظام من خلال السماح للمستخدمين بتحميل الوسائط الرقمية على موقع الويب الخاص، ليتم بعد ذلك تحليلها تلقائيًا بحثًا عن تزوير الذكاء الاصطناعي. ويحدد النظام ما إذا كانت الوسائط مزيفة أم لا، ويقدم تصورًا للتلاعب.

كذلك، يقدم تقريرًا تفصيليًا عن النتائج التي توصل إليها، بما في ذلك تصور لمناطق الصورة والفيديوهات التي تم تغييرها؛ ما يتيح للمستخدمين معرفة أين وكيف تم التلاعب بالوسائط بالضبط.

 FakeCatcher: يمكن لهذه التقنية التي طرحتها شركة "إنتل" اكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة في الوقت الفعلي بمعدل دقة يصل إلى 96%، وإرجاع النتائج بالمللي ثانية. ويبحث البرنامج عن أدلة حقيقية في مقاطع الفيديو، ويقيم ما يجعلنا بشرًا مثل تدفق الدم الدقيق وتغير لون العروق في وحدات بكسل الفيديو. ومن ثم، يقوم باكتشاف ما إذا كان الفيديو حقيقيًا أم مزيفًا.

WeVerify : هو مشروع يهدف إلى تطوير أساليب وأدوات ذكية للتحقق من المحتوى البشري وتحليل المعلومات المضللة. ويركز المشروع على تحليل وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى الويب ووضعها في سياق النظام البيئي الأوسع عبر الإنترنت لكشف المحتوى الملفق.

ويتم تحقيق ذلك من خلال التحقق من المحتوى، وتحليل الشبكات الاجتماعية، وكشف زيف الأهداف الدقيقة، وتحليل قاعدة بيانات عامة قائمة على "blockchain" لعمليات التزييف المعروفة.

 Microsoft’s Video Authenticator Tool: تعد أداة مصادقة الفيديو من مايكروسوفت فعالة جداً ويمكنها تحليل الصورة الثابتة أو الفيديو لمعرفة ما إذا كان قد تم التلاعب بها؛ فهي تكتشف حدود المزج بين العناصر ذات التدرج الرمادي العميق والعناصر الدقيقة التي لا يمكن اكتشافها بالعين البشرية. علاوة على ذلك، توفر هذه الأداة درجة عالية من الدقة في الوقت الفعلي؛ ما يسمح بالكشف الفوري عن التزييف العميق.

وتستخدم أداة مصادقة الفيديو خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحليل الوسائط واكتشاف علامات التلاعب، باحثة عن تغييرات طفيفة في العناصر التي غالبًا ما تكون علامة واضحة على وجود تزييف عميق.

Phoneme-Viseme Mismatches: هذه التقنية المبتكرة، التي طورها باحثون من جامعة "ستانفورد" وجامعة "كاليفورنيا"، تستغل حقيقة أن الأصوات التي تشير إلى ديناميكيات شكل الفم، تكون أحيانًا مختلفة أو غير متسقة مع الصوت المنطوق. ويعد هذا التناقض عيبًا شائعًا في التزييف العميق، بحيث يواجه الذكاء الاصطناعي غالبًا صعوبة في مطابقة حركة الفم مع الكلمات المنطوقة بشكل مثالي.

وتستخدم تقنية "Phoneme-Viseme Mismatch" خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحليل الفيديو واكتشاف حالات عدم الاتساق هذه. وإذا تم اكتشاف عدم تطابق، فهذا مؤشر قوي على أن الفيديو مزيف.