作为英特尔负责任的人工智能工作的一部分，该公司已经开发了FakeCatcher，这项技术能够以96%的准确率检测虚假人脸视频。英特尔的Deepfake检测平台是世界上第一个实时Deepfake检测器，它可以在几毫秒内返回结果。
"Deepfake视频现在无处不在。你可能已经看到了它们；名人做或说他们实际上从未做过的事情的视频，"英特尔实验室高级研究科学家Ilke Demir说。
英特尔的实时Deepfake检测使用了英特尔的硬件和软件，在服务器上运行，并通过一个基于网络的平台进行接口化服务。在软件方面，一系列专业工具的搭配构成了优化的FakeCatcher架构。团队使用OpenVino来运行人脸和地标检测算法的AI模型。计算机视觉模块用英特尔集成性能原件（一个多线程软件库）和OpenCV（一个处理实时图像和视频的工具包）进行了优化，而推理模块则用英特尔深度学习促进器和英特尔高级矢量扩展512进行了优化，媒体模块用英特尔高级矢量扩展2进行了优化。团队还依靠开放视觉云项目为英特尔至强可扩展处理器系列提供了一个集成软件栈。在硬件方面，实时检测平台可以在第三代英特尔至强可扩展处理器上同时运行72个不同的检测流。
大多数基于深度学习的检测器会查看原始数据，试图找到不真实的迹象并确定视频的问题所在。相反，FakeCatcher通过评估使我们成为人类的因素，那就是视频像素中微妙的"血流"，在真实视频中寻找真实的线索。当心脏泵血时，人的静脉会改变颜色，这些血流信号是可以从面部各处收集的，算法将这些信号翻译成时空图。然后，利用深度学习，就可以立即检测出一个视频是真的还是假的，因为Deepfake视频伪造出的人脸是不会有这样细微的血流特征的。
Deepfake视频是一个日益增长的威胁。根据Gartner的数据，公司将在网络安全解决方案上花费高达1880亿美元。实时检测这些Deepfake的视频也很困难--检测应用程序需要上传视频进行分析，然后等待几个小时的结果。
Deepfake造成的欺骗会造成伤害，并导致负面后果，如对媒体的信任度降低。因此，FakeCatcher能帮助恢复信任，使用户能够区分真实和虚假的内容。
FakeCatcher有几个潜在的使用案例。社交媒体平台可以利用这项技术，防止用户上传有害的Deepfake视频。全球新闻组织可以利用该探测器，避免无意中放大被操纵的视频。非营利组织可以利用这个平台，使每个人都能简单地检测Deepfake，防止其带来误导。 6park.com
来源：cnBeta
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