طور علماء الحاسب في جامعة بوفالو أداة تتعرف تلقائيًا على التزييف العميق عن طريق تحليل انعكاسات الضوء في العين، وأثبتت الأداة فعاليتها بنسبة 94% مع الصور الشبيهة بالصور في التجارب الموضحة في ورقة تم قبولها في المؤتمر الدولي IEEE حول الصوتيات والكلام ومعالجة الإشارات الذي يعقد في شهر يونيو في تورنتو.
ووفقا لما ذكره موقع "البوابة العربية لأخبار التقنية، يقول (سيوي ليو) Siwei Lyu، أستاذ الابتكار في جامعة SUNY Empire في قسم علوم وهندسة الحاسب، والباحث الرئيسي للورقة: القرنية تشبه الشكل الكروي المثالي وهي عاكسة للغاية، لذلك، فإن أي شيء يأتي للعين مع ضوء ينبعث من هذه المصادر سيكون له صورة على القرنية.
وأضاف ليو، خبير الوسائط المتعددة والدلائل الرقمية: يجب أن يكون للعينين أنماط عاكسة متشابهة جدًا لأنهما تريان الشيء نفسه، وهو شيء لا نلاحظه عادةً عندما ننظر إلى الوجه.
ومع ذلك، فإن معظم الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي – بما في ذلك صور شبكة الخصوم التوليدية GAN – تفشل في القيام بذلك بدقة أو باستمرار.
وتستغل الأداة الجديدة هذا القصور من خلال اكتشاف الانحرافات الصغيرة في الضوء المنعكس في عيون الصور المزيفة.
ولإجراء التجارب، حصل فريق البحث على صور حقيقية، بالإضافة إلى صور مزيفة من موقع للوجوه التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتي تبدو نابضة بالحياة.
وكانت جميع الصور صورًا شخصية، بما في ذلك أشخاص حقيقيون وأشخاص مزيفون ينظرون مباشرة إلى الكاميرا بإضاءة جيدة، وبدقة 1024×1024 بكسل.
وتعمل الأداة من خلال رسم خرائط لكل وجه، ومن ثم تفحص العينين ومقل العيون والضوء المنعكس في كل مقلة عين، وتقارن تفاصيل الاختلافات المحتملة في الشكل وكثافة الضوء والميزات الأخرى للضوء المنعكس.
وفي حين أن التقنية واعدة، لكن لها قيود، إذ إنها بحاجة إلى مصدر الضوء المنعكس، ويمكن أيضًا إصلاح انعكاسات الضوء غير المتطابقة للعين أثناء تحرير الصورة.
وبالإضافة إلى ذلك، تنظر التقنية إلى وحدات البكسل الفردية المنعكسة في العين فقط، وليس شكل العين أو الأشكال داخل العين أو طبيعة ما ينعكس في العينين.
وتقارن التقنية الانعكاسات داخل كلتا العينين، بحيث إذا كان الشخص فاقدًا لإحدى عينيه أو كانت العين غير مرئية، فإن التقنية تفشل.
وأثبت ليو، الذي أجرى أبحاثًا حول مشاريع التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية لأكثر من 20 عامًا، أن مقاطع فيديو التزييف العميق تميل إلى أن تكون معدلات وميضها غير متسقة أو غير موجودة لموضوعات الفيديو.
وساعد ليو شركة فيسبوك في عام 2020 في التحدي العالمي لاكتشاف التزييف العميق، وساعد في إنشاء Deepfake-o-meter، وهو مصدر عبر الإنترنت لمساعدة الشخص العادي في معرفة ما إذا كان الفيديو الذي شاهده هو فيديو تزييف عميق.
ويتم استخدام تقنية التزييف العميق في مجموعة من الأغراض الشائنة، من حملات التضليل إلى إدخال الأشخاص في المواد الإباحية، ويصبح اكتشافها أكثر صعوبة.