Nuova tecnologia di riconoscimento deepfake rilevata utilizzando metodi astronomici

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Nuova tecnologia di riconoscimento deepfake rilevata utilizzando metodi astronomici

Uno “sguardo astronomico” sui deepfake

Al giorno d’oggi, le immagini false o “deepfakes” stanno diventando sempre più reali, il che pone un grosso problema: il loro uso dannoso, soprattutto per diffondere informazioni false. Per affrontare questa sfida, gli scienziati dell’Università di Hull hanno sviluppato un metodo innovativo per rilevare i deepfake, basato su tecniche ispirate all’astronomia.

Analizzando i riflessi della luce negli occhi umani, i ricercatori possono identificare i segni di manipolazione delle immagini. I riflessi negli occhi dovrebbero essere simili, ma non identici, afferma Kevin Pimblett, direttore del Centro di eccellenza per scienza dei dati, intelligenza artificiale e modellazione dell’Università di Hull e professore di astrofisica. Questa ricerca è stata presentata al National Astronomical Meeting della Royal Astronomical Society nel Regno Unito.

La fisica dei riflessi della luce: tecniche astronomiche per il rilevamento dei deepfake

Le immagini possono essere verificate utilizzando la “fisica coerente”. Ciò significa che” I riflessi nel bulbo oculare sono coerenti con una persona reale, ma errati (dal punto di vista fisico) per una persona finta. » spiega il ricercatore capo e autore, Kevin Pemble Società Astronomica Reale.

I ricercatori hanno utilizzato tecniche astronomiche per analizzare queste riflessioni, come il sistema CAS (Concentrazione, Asimmetria e Regolarità) e l’indice di Gini. Questi metodi consentono di misurare la distribuzione della luce all’interno delle immagini astronomiche, inizialmente sviluppate per studiare le galassie.

Adegumoke Owolabi, data scientist presso l’Università di Hull, ha utilizzato queste tecniche per analizzare immagini di volti, sia reali che generate dall’intelligenza artificiale, ed è stato in grado di prevedere con una precisione di circa il 70% se un’immagine era falsa.

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Vantaggi e limiti

Nonostante i risultati promettenti, ci sono ancora sfide da affrontare. Lo sottolinea Brant Robertson, astrofisico dell’Università della California, Santa Cruz natura Data l’importanza di questa ricerca, avverte: “ Se riesci a misurare in profondità il realismo di un falso, puoi anche addestrare i modelli di intelligenza artificiale a produrre falsi migliori. Migliorando questa procedura ».

I ricercatori ritengono inoltre che questa tecnologia potrebbe integrare i metodi esistenti per rilevare anomalie e incoerenze, ad esempio nell’illuminazione o nelle ombre. Sebbene questo metodo non sia ancora infallibile, rappresenta un passo avanti e una strada per la ricerca nella lotta ai deepfake dannosi.

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