Intel ha presentado lo que afirma(Se abre en una nueva ventana) es el primer detector de falsificaciones profundas en tiempo real del mundo. Se dice que FakeCatcher tiene una tasa de precisión del 96 % y funciona analizando el flujo sanguíneo en píxeles de video utilizando una innovadora fotopletismografía (PPG(Se abre en una nueva ventana)).
Ilke Demir, científica investigadora sénior del personal de Intel Labs, diseñó el detector FakeCatcher en colaboración con Umur Ciftci de la Universidad Estatal de Nueva York en Binghamton. El detector en tiempo real utiliza hardware y software de Intel y se ejecuta en un servidor e interfaces a través de una plataforma basada en la web.
FakeCatcher se diferencia de la mayoría de los detectores basados en el aprendizaje profundo en el hecho de que busca pistas auténticas en videos reales en lugar de buscar datos sin procesar para detectar signos de falta de autenticidad. Su método se basa en PPG, un método utilizado para medir la cantidad de luz que es absorbida o reflejada por los vasos sanguíneos en el tejido vivo. Cuando nuestros corazones bombean sangre, las venas cambian de color y estas señales son captadas por la tecnología para establecer si un video es falso o no.
En declaraciones a VentureBeat, Demir dijo(Se abre en una nueva ventana) que FakeCatcher es único porque las señales de PPG «no se han aplicado antes al problema de la falsificación profunda». El detector recopila estas señales de 32 ubicaciones en la cara antes de que los algoritmos las traduzcan en mapas espaciotemporales antes de tomar una decisión sobre si un video es real o falso.
Los videos deepfake son una amenaza creciente en todo el mundo. Según Gartner(Se abre en una nueva ventana), las empresas gastarán cerca de $ 188 mil millones en soluciones de ciberseguridad para contrarrestarlos. En la actualidad, las aplicaciones de detección generalmente requieren que se carguen videos para el análisis y los resultados pueden demorar horas.
Intel dice que las plataformas de redes sociales podrían aprovechar el detector para evitar que los usuarios carguen deepfakes dañinos, mientras que las organizaciones de noticias podrían usarlo para evitar la publicación accidental de videos manipulados.
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Deepfakes se han dirigido a figuras políticas y celebridades prominentes. El mes pasado, un TikTok viral alterado(Se abre en una nueva ventana) se hizo para que pareciera que Joe Biden estaba cantando la canción infantil Baby Shark en lugar del himno nacional.
Los esfuerzos para detectar falsificaciones profundas también se han topado con problemas relacionados con el sesgo racial en los conjuntos de datos utilizados para entrenarlos. Según un estudio de 2021(Se abre en una nueva ventana) de la Universidad del Sur de California, algunos detectores mostraron hasta un 10,7 % de diferencia en la tasa de error según el grupo racial.
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