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近日，一起被称为“N号房2.0”的事件爆发，在韩国引起女性恐慌，成为全球关注的焦点。2021年曾经席卷韩国的N号房事件，随着主犯赵主彬的落网以及40年的刑期告一段落，时隔四年却再次上演，如今在新时代AI技术的加持下，犯罪者抛弃了旧时代的偷拍，带着Deepfake(深度伪造)也就是AI换脸，又卷土重来了
N号房2.0事件
"N号房2.0"事件是近期在韩国社会引起广泛关注的一起涉及深度伪造(Deepfake)技术的性犯罪案件。这起事件被认为是2019年至2020年间震惊全球的“N号房”事件的延续，其恶劣程度和对社会的影响引发了公众的强烈反响。
一些韩国女性开始在国际社交媒体上发声，社会各界也在呼吁加强对Deepfake技术的监管，希望借此增加舆论压力，促使韩国政府采取更有力的措施来打击这种犯罪行为。
韩国警方已经介入调查，并逮捕了多名嫌疑人。韩国政府也对此事件表示了强烈的关注，计划加强对此类犯罪的法律制裁，包括提高刑罚的上限，并推动相关法律的修订。这起事件也引发了对Deepfake技术滥用的广泛讨论，以及如何更有效地识别和打击这类犯罪的问题。
Deepkake是什么
Deepfake技术，即深度伪造技术，是一种基于深度学习的人工智能技术，它可以在视频或音频中将人物的面部、声音甚至身体动作进行替换或合成，创造出看似真实的伪造内容。这项技术的核心通常涉及使用生成对抗网络(GANs)和其他机器学习模型来学习目标人物的特征，并将其映射到源材料上。
从技术层面上来讲，Deepfake技术已经发展到了一个相当高的水平，可以仅通过一张照片就能实现实时换脸，这无疑增加了打击此类犯罪的难度。为了对抗Deepfake，一些科技公司和研究机构正在开发相应的检测工具，以帮助识别经过AI合成的图像和视频。
Deepfake技术的应用场景包括但不限于：
1. 影视制作：在电影或电视剧中，可以用来替换或增强演员的表演。
2. 游戏开发：创造逼真的游戏角色和动画。
3. 虚拟现实：提供更加沉浸式的体验。
4. 娱乐和社交：制作趣味视频或表情包。
中科院女工程师开源 AI 模型对抗 deepfake
4. 娱乐和社交：制作趣味视频或表情包。
中科院女工程师张欣怡于9月3日在微博上发声：
“经团队同意，已将近期参加在上海举办的外滩大会AI创新赛·全球Deepfake(深度伪造技术)攻防挑战赛的AI模型向全球开源，让所有有需要的人都可以免费使用模型来对抗deepfake，希望通过技术手段，为每一个可能受到伤害的人提供保护。后续还会尽快开发相关应用，降低大家的使用门槛。”
这位名叫张欣怡的工程师是来自中科院的博士。今年她和中科院的团队VisionRush参与了外滩大会Deepfake攻防赛，登榜三强名单。
张欣怡团队开源的正式这个参赛模型-DeepfakeDefenders
Github链接：
https://github.com/VisionRush/DeepFakeDefenders
核心原理是模仿人类视觉系统的工作原理，通过结合ConvNeXt(纯卷积神经网络)与RepLKNet(新型的卷积神经网络架构)技术，从不同角度观察图片的细节。
具体来说，先用ConvNeXt来观察整体和局部细节、色彩变化、纹理特征，甚至是像素级别的细微差异。
接下来再结合RepLKNet技术更大范围的捕捉图像信息，RepLKNet尤其擅长发现那些可能藏在照片任何角落的伪造痕迹。
DeepfakeDefenders同时会通过结合类“滤镜”的方式，在检查照片时戴上不同的“镜片”，例如SRM滤镜，可以让图片中难以察觉的细微痕迹变得更明显。“滤镜”的方式核心就是通过例如改变照片的亮度和对比度、旋转或翻转照片等方式，从多个角度反复检查照片，不放过任何可疑的地方。
DeepfakeDefenders在做出决策前，还会结合训练过程重的无数真假照片，将当前的照片和记忆中的那些照片进行比较，看看有没有相似的特征。
5 个最佳 Deepfake 检测器工具和技术
所以，随着Deepfake技术的强大和日益普及，带来的风险也不言而喻，比如上面提到的用于制造和传播虚假信息、进行身份盗窃、侵犯个人隐私等，大众对检测和识别伪造内容的需求也愈演愈烈。为了应对这一挑战，已经出现了多种Deepfake检测工具和技术。例如：
1. Sentinel：一个基于AI的保护平台，可以分析数字媒体是否存在AI伪造行为。
2. Attestiv：提供商业级Deepfake检测解决方案，适用于个人和企业。
3. Intel FakeCatche(英特尔实时深度造假检测器)：一个实时Deepfake检测器，能够以高准确率检测假视频。
4. Microsoft Combat Disinformation(微软的视频验证器工具)：分析静态照片或视频，提供是否被操纵的置信度分数。
此外，还有一些研究和开发正在进行中，以提高检测技术的准确性和效率。例如，斯坦福大学和加利福尼亚大学的研究人员开发的技术利用音位-视位不匹配来检测Deepfakes，Detecting Deep-Fake Videos from Phoneme-Viseme Mismatches。
接下来我们将探讨上面提到的目前主流的五种深度伪造检测工具和技术。
1. Sentinel
https://thesentinel.ai/
Sentinel 是一个先进的基于人工智能的保护平台，专门设计来检测和阻止深度伪造(Deepfake)技术的威胁。这个平台主要服务于民主政府、国防机构和企业，帮助它们维护数字媒体的完整性和真实性。Sentinel 的技术被欧洲和其他地区的多个领先组织所采用，以确保它们在处理敏感信息和公共沟通时的信誉和安全。
Sentinel 的主要特点包括：
人工智能驱动的检测：Sentinel 使用先进的人工智能算法来分析上传的数字媒体，包括视频和音频，以识别是否存在深度伪造的迹象。
自动化分析：用户可以通过 Sentinel 的网站或 API 上传媒体文件，系统会自动进行分析，无需人工干预，提高了检测效率。
详细的报告和可视化：Sentinel 不仅提供是否检测到深度伪造的结论，还提供详细的报告和操作的可视化，使用户能够清楚地看到媒体在何处以及如何被操纵。
实时反馈：平台能够提供快速的检测结果，这对于需要迅速响应的新闻机构和安全机构来说尤其重要。
广泛的应用场景：Sentinel 适用于多种场景，包括但不限于社交媒体监控、公共信息验证、法律和合规审查等。
保护数字媒体完整性：Sentinel 的核心目标是保护数字媒体不被恶意操纵，确保信息传播的真实性和可信度。
领先技术的采用者：作为深度伪造检测领域的领先者，Sentinel 被多个行业和政府机构信赖，用于提高它们对虚假信息的防御能力。
Sentinel 通过其强大的技术能力和用户友好的操作界面，成为了打击深度伪造内容的重要工具，帮助维护网络空间的安全和清洁。随着深度伪造技术的不断进步，Sentinel 也在不断更新其算法和方法，以保持在检测技术方面的领先地位。
2. Attestiv
https://attestiv.com/deepfake-video-detection-software/
Attestiv 是一个提供商业级深度伪造检测解决方案的平台，它专为个人、网红、企业以及需要验证数字媒体真实性的组织设计。Attestiv 的服务旨在帮助用户识别和分析视频内容中的深度伪造元素，确保信息的准确性和真实性。
Attestiv 的主要特点包括：
多级服务选项：Attestiv 提供免费的基本版服务，以及更高级的付费版本，包括高级版和企业版，以满足不同用户的需求。
视频分析：用户可以上传视频文件或提供社交媒体上的视频链接，Attestiv 的系统会对这些内容进行深度分析，以检测深度伪造的迹象。
专有人工智能技术：Attestiv 使用其专利的人工智能和机器学习技术来分析视频内容，准确识别出视频中的虚假元素。
详细的报告：平台提供详细的分析报告，对视频中的虚假元素进行评分和分类，帮助用户理解内容的真伪。
多种检测功能：Attestiv 能够检测生成式 AI 内容、面部替换、口型同步修改以及其他视频编辑操作，确保全面性。
视频验证：除了检测深度伪造，Attestiv 还提供视频验证服务，通过为视频应用独特的“指纹”，以便在未来进行真实性检查。
适用于高风险行业：Attestiv 的技术对于银行、保险、房地产、媒体和医疗保健等行业尤为重要，这些行业对诚信、安全和合规性的要求非常高。
3. Intel FakeCatche(英特尔实时深度造假检测器)
https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-introduces-real-time-deepfake-detector.html#gs.2i4bt3
英特尔实时深度造假检测器(Intel RealSense Depth Camera)，也称为 FakeCatcher，是由英特尔公司开发的一款先进的深度伪造(Deepfake)检测工具。这款工具利用了英特尔的硬件和软件技术，特别是英特尔 RealSense 深度摄像头，来检测视频中的伪造内容。
FakeCatcher 的主要特点包括：
高准确率：FakeCatcher 能够以高达 96% 的准确率检测出视频中的深度伪造内容。
实时检测：该工具能够在几毫秒内返回检测结果，这意味着它可以实时地分析视频内容。
血流检测技术：FakeCatcher 利用一种称为“血流”的技术，通过分析视频中的微妙血流变化来检测伪造内容。这种技术基于人类面部血流的自然变化，这些变化在深度伪造视频中往往难以模拟。
深度学习算法：该工具使用深度学习算法来分析视频像素中的血流信号，并将其转换成时空图，从而进行真伪判断。
硬件支持：FakeCatcher 与英特尔的硬件紧密集成，利用英特尔处理器和 RealSense 摄像头的强大功能来提高检测的准确性和速度。
网络平台：该工具通过基于网络的平台进行操作，用户可以通过服务器上传视频内容，并接收检测结果。
多行业应用：FakeCatcher 适用于多个行业，包括媒体、娱乐、安全和法律等，帮助这些领域检测和防范深度伪造技术带来的风险。
4. weverify
https://weverify.eu/about-us/overview/#1560343088338-24c0bae8-7ae8
WeVerify 是一个专注于开发智能人机交互内容验证和虚假信息分析方法及工具的项目。该项目的核心目标是在更广泛的在线生态系统中分析和背景化社交媒体和网络内容，以揭露和打击捏造的内容。WeVerify 的方法和技术包括以下几个方面：
1. 跨模式内容验证：WeVerify 利用先进的技术来分析不同模式的内容，如文本、图像和视频，以检测和验证信息的真实性。
2. 社交网络分析：通过分析社交网络上的互动和传播模式，WeVerify 能够识别虚假信息的传播路径和影响力。
3. 微观目标揭穿：该项目能够识别和分析特定的虚假信息目标，如特定的个人、团体或事件，以揭露潜在的虚假宣传或操纵行为。
4. 基于区块链的数据库：WeVerify 利用区块链技术建立一个公共数据库，记录已知的假货和虚假信息，以便更有效地追踪和验证内容的真实性。
5. 机器学习和人工智能：WeVerify 运用机器学习和人工智能算法来提高内容分析的准确性和效率，不断学习和适应新的虚假信息模式。
6. 实时监控和分析：该项目能够实时监控网络内容，快速响应新的虚假信息，为用户和组织提供及时的分析和警告。
5. Microsoft Combat Disinformation
https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2020/09/01/disinformation-deepfakes-newsguard-video-authenticator/
Microsoft 的视频验证器工具是一个功能强大的工具，可以分析静态照片或视频，以提供表明媒体是否被操纵的置信度分数。它可以检测人眼无法检测到的深度伪造和细微灰度元素的混合边界。它还实时提供置信度分数，以便立即检测深度伪造品。
视频验证器工具使用先进的人工智能算法来分析媒体并检测操纵迹象。它寻找媒体灰度元素的细微变化，这通常是深度伪造的明显迹象。该工具提供实时置信度评分，使用户能够快速确定媒体是否真实。
主要功能：
分析静态照片或视频
提供实时置信度分数
检测细微的灰度变化
允许立即检测深度赝品
6. Detecting Deep-FakeVideos
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w39/Agarwal_Detecting_Deep-Fake_Videos_From_Phoneme-Viseme_Mismatches_CVPRW_2020_paper.pdf
Microsoft Combat Disinformation(微软视频验证器工具)是微软公司开发的一款用于检测深度伪造(Deepfake)内容的工具。这个工具的目的是帮助用户识别和验证视频内容的真实性，尤其是在社交媒体和数字媒体上广泛传播的内容。以下是该工具的一些关键特点：
人工智能分析：利用微软先进的人工智能算法，视频验证器工具可以分析视频文件，检测是否存在被操纵或伪造的迹象。
实时置信度分数：该工具能够提供实时的置信度分数，帮助用户快速了解视频内容的真实性。这些分数基于视频内容的分析，指示视频是否可能经过修改。
细微变化检测：微软的视频验证器工具特别擅长检测视频中的细微变化，这些变化可能是深度伪造技术留下的痕迹，如面部表情的不自然或口型与语音不同步。
教育和培训：微软还提供相关的教育资源和培训，帮助用户更好地理解深度伪造技术以及如何使用视频验证器工具。
Deepfake检测的未来
在当下AI不断加持数字世界中，深度伪造技术正成为日益严峻的挑战。这种利用人工智能制作的视频能够以假乱真，严重威胁着网络信息的可信度。
随着深度伪造技术的不断演进，相信我们的检测技术也会持续的更新更强。但我们也必须认识到，技术并非万能。提高我们个人的安全意识也是非常重要的!我们每个人都应该成为更加审慎的数字内容消费者，对信息来源持怀疑态度，并学会识别潜在的操纵痕迹。通过持续关注深度伪造技术及其检测技术的最新动态，保护自己保护家人，希望我们每个人都能在抵御这一威胁中起到力所能及的作用!
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