AI深度伪造难逃法眼！新技术精准鉴别AI生成图像与视频

在数字信息泛滥的时代，辨别真实信息变得越来越困难，尤其是在深度伪造（deepfake）技术日益精进的情况下，虚假信息的传播变得更加容易。因此，亟需开发能够有效识别和检测深度伪造内容的工具。

一项由 Yu Chen、Nihal Poredi 和 Deeraj Nagothu 领导，并由 Monica Sudarsan 和 Enoch Solomon 参与的合作研究，致力于解决这一难题。

该研究着眼于利用 AI 技术检测数字媒体中的深度伪造内容，特别是借助 Adobe Firefly、PIXLR、DALL-E 和 Google Deep Dream 等工具生成的深度伪造品。研究人员旨在探索如何有效地识别和区分由 AI 生成的虚假内容，从而应对日益严峻的深度伪造威胁。

该研究专注于生成对抗网络（GANIA）在深度伪造检测中的应用，旨在开发能够有效识别 AI 生成内容的技术。这种技术能够识别由 AI 修改或伪造的图像中的细微不一致之处，进而区分真假。

Chen 表示，为了应对日益增长的深度伪造威胁，开发能够准确识别 AI 生成内容的技术至关重要，从而保护公众免受虚假信息的影响。

为解决这一问题，研究人员开发了一种名为 "DeFakePro" 的工具，用于检测图像和视频中的篡改痕迹。该工具采用了一种称为集成噪声滤波器（ENF）的技术，能够识别图像中的微小不一致之处。

DeFakePro 能够检测到传统方法难以察觉的细微篡改，从而更有效地识别深度伪造的内容。

Poredi 强调，利用 AI 技术识别 "恶意" 的伪造品至关重要，这有助于提高公众对深度伪造威胁的认识，并促进负责任的数字内容消费。

总而言之，这项研究旨在开发能够有效检测深度伪造内容，从而应对日益严峻的虚假信息挑战。

参考文献：https://dx.doi.org/10.1117/12.3013240

要点总结：

1. 该研究旨在利用 AI 技术来识别和检测数字媒体中的深度伪造内容。

2. "DeFakePro" 是一种用于检测图像和视频中篡改痕迹的工具。

3. 研究强调了识别恶意伪造品的重要性，以提高公众对虚假信息的认识。