Ljudi, kao korisnici interneta, često dijele fotografije i videozapise na različitim internetskim stranicama i društvenim mrežama, ne uzimajući pritom u obzir potencijalne rizike. Tada zna doći do takozvanih ”deepfake” ili lažnih fotografija i videozapisa, koji iako po svemu podsjećaju na autentične, to zapravo nisu. Da stvar bude nezgodnija, deepfake multimedijske sadržaje postaje sve teže za otkriti, jer tehnologije koje se koriste za stvaranje takvih sadržaja mogu napraviti fotografiju ili videozapis da je gotovo nemoguće otkriti radi li se o lažnoj, deepfake stvari ili je stvar autentična.
Kako raspoznati deepfake multimedijski sadržaj? Nastavite čitati kako biste saznali odgovor na ovo pitanje.
Vrste deepfake multimedijskog sadržaja na koje posebno treba obratiti pozornost
Pojava deepfakeova dosta je nov fenomen, za kojeg se može reći da je iznenadio mnoge. Korijen nastanka deepfake medija dolazi iz tehnologija umjetne inteligencije, kao što su “stabilna difuzija” i generativne suparničke mreže (GAN). S obzirom na vrste deepfake medija, postoje tri glavne:
Tehnologije zamjene lica: uz pomoć ove tehnologije možete zamijeniti lica ljudi. Ovo je posebno nezgodno, jer osim ako niste stručnjak i ako se ne razumijete u deepfake i ako se ovakva zamjena lica vrlo dobro izvede, gotovo da i nećete moći prepoznati da se radi o deepfake tehnologiji.
Generatori glasa koji rade na temelju umjetne inteligencije. Ne sviđa vam se kako vaš glas zvuči? Sada možete koristiti veliki broj tehnologija za generiranje glasa uz pomoć umjetne inteligencije, kako biste dobili sintetički glas koji zvuči kao prava stvar.
Softver za sintezu videozapisa. Postoje mnoge aplikacije koje mogu generirati deepfake videozapise, učitavanjem ciljane fotografije na videozapis po izboru korisnika. Nedavno je kriminalna skupina upotrijebila nepoznati ovakav generator videozapisa, kako bi prevarila tvrtku sa sjedištem u Hong Kongu dolara putem Zoom video konferencije. Prevaranti su uspjeli dobiti 25 milijuna dolara.
Kako raspoznati deepfake? Na što treba obratiti posebnu pozornost?
Jedan od najjednostavnijih načina kako se može znati radi li se o deepfake multimedijskom sadržaju, pogotovo fotografiji, jest ako fotografija djeluje kao da nije autentična, što se može razaznati pomoću nekih pokazatelja. U začecima deepfakea lako ste mogli razaznati da se radi o deepfake sadržaju i to najčešće pomoću nekoliko znakova upozorenja, poput zamućenja oko rubova, pretjerano uglađenog lica, dvostrukih obrva, grešaka ili općenitog “neprirodnog” osjećaja u pogledu toga kako lice pristaje (ili bolje rečeno, ne pristaje) ostatku fotografije.
Ipak, kako su te tehnologije napredovale, postaje sve teže i teže razlikovati lažne fotografije i videozapise od autentičnih. No i dalje je dobro obratiti pozornost na zamućenje, izobličenje i razlike u izgledu lica.
Kod videozapisa je stvar malo drugačija. Najjasniji pokazatelj lažnog videozapisa jest ako se u videu događaju neke neprirodne kretnje, što se pogotovo vidi kod pokreta dijelova tijela ili dijelova lica tijekom govora. Nepravilnosti, kao što su one kada različiti dijelovi lica koji prikazuju različite pokrete, mogu pomoći u prepoznavanju deepfake videozapisa. Tu su i biometrijski pokazatelji, ali ne bismo ulazili u to, jer nije moguće analizirati biometrijske podatke uz pomoć besplatnih aplikacija za pametni telefon ili računala.
Drugi način kako možete raspoznati radi li se o deepfake ili o pravoj stvari, jest uz pomoć zumiranja sadržaja, bilo da se radi o fotografiji ili videozapisu.
Premda na prvi pogled deepfake fotografija može izgledati prilično glatkom, pogotovo jer su njezine razlike daleko manje uočljive u odnosu na fotografije koje su uređene u Photoshopu, trebate samo “zumirati” unutar slike kako biste uočili sve nepravilnosti. Skriveno lice, nepravilne konture i izobličene uši samo su neki od vidljivih znakova deepfakea.
Kako bi uočili deepfake na platformi za videokonferencije, stručnjaci su preporučili nekoliko sličnih strategija. Umjesto gledanja drugog sudionika u minijaturnom ili galerijskom prikazu, možete imati prikaz preko cijelog zaslona, koji će ih povećati kako bi popunili cijeli zaslon.
Još jedan način kako možete raspoznati autentičnu fotografiju ili videozapis od deepfakea jest uz pomoć meta-podataka multimedijskog sadržaja.
Od svih metoda umjetne inteligencije koje se mogu koristiti za detekciju deepfakea, ova je najsigurnija i lako je dostupna svima. Najlakši način provjere radi li se o autentičnoj ili deepfake stvari jest ako provjerite meta-podatke multimedijskog sadržaja za kojeg sumnjate da je deepfake.
Na računalu sa sustavom Windows desnom tipkom miša otvorite Svojstva slike. Idite na karticu Detalji, gdje možete pronaći specifikacije kamere, kao što su proizvođač, model, vrijeme ekspozicije, ISO brzina, žarišna duljina i je li korištena bljeskalica ili ne. Deepfake slika nikada ne može imati ove detalje.
Na Mac uređaju desnom tipkom miša kliknite sliku i odaberite Dohvati informacije -> Više informacija za pregled meta-podataka slike.
Na internetu možete pronaći nekoliko softvera za meta-podatke slika, koji će vam pokazati još više detalja. Jimpl na primjer, je jedan od najboljih alata i potpuno je besplatan za korištenje. Samo prenesite sliku koja je fotografirana pametnim telefonom i nakon toga pogledajte njezine EXIF informacije. Čak i ako je lokacija isključena, podaci Mobile Content Cloud (MCC) uvijek su uključeni, što znači da je povezan s pružateljem usluga SIM kartice. Osim toga, visina, širina i megapikseli fotografije bit će postavljeni na svojim maksimalnim vrijednostima, što je nešto što deepfake fotografije jednostavno ne mogu replicirati.
Koji su najbolji mrežni detektori za deepfake multimedijske sadržaje?
Na internetu možete pronaći određen broj softvera koji služe za detekciju deepfake sadržaja, no broj tih softvera je ograničen. Osim toga, većina tih softvera tražit će od vas novčanu naknadu za korištenje, što je nešto što u današnje vrijeme svi želimo izbjeći.
No postoje i neki besplatni alati. Jedan od njih je Fake Image Detector.
Fake Image Detector ili detektor lažnih fotografija besplatan je alat koji ulazi duboko u meta-podatke i binarne datoteke fotografije, ne bi li tako otkrio radi li se o deepfake sadržaju. U slučaju da je fotografija autentična, dobit ćete poruku sadržaja: “Nije otkrivena razina pogreške.” Alat isto tako i generira softverski potpis, za dodatno dokazivanje autentičnosti.
Foto Forensics je još jedan od alata za otkrivanje deepfakea. Radi se o nešto naprednijem alatu, koji koristi vrlo preciznu metodu analize u potrazi za greškama i razine kompresije na fotografijama, odnosno “Error Level Analysis” (ELA). Ako određeni dio fotografije pokazuje određenu razinu pogreške, taj dio se digitalno modificira i dodaje cjelokupnoj fotografiji.
Piše: Alan Milić
