2024年には、人々の現実的なAI生成イメージを作成することがほとんどマイナーなものになり、このような詐欺イメージがどのように検出されるのかという恐れがありました。 ハル大学の研究者たち 最近公開されました 人間の目の反射を分析してAIによって生成されたディープフェイク画像を検出する新しい方法この技術は 王立天文学会国家天文学会議 先週、天文学者が銀河を研究するために使用するツールを使用して、眼球から反射される光の一貫性を綿密に調査しました。
Hull大学の修士課程の学生であるAdejumoke Owolabiは、次の指導の下で研究を導きました。 ケビン・ピムブレット博士天体物理学教授。
彼らの検出技術は単純な原理に基づいています。 同じ光源セットによって照明される一対の目は、一般に、各眼球において同様の形状の光反射セットを有する。 これまでに作成された多くのAI生成画像は眼の反射を考慮していないため、シミュレートされた光の反射はしばしば各目の間で一貫していません。
ある意味では、天文学的角度はこの種のディープフェイク検出には必ずしも必要ではありません。 写真の中の一対の目を少し見てみると、反射の不一致が現れることがあるからです。 肖像画を描くアーティスト 念頭に置いてください。 しかし、ディープフェイクで目の反射を自動的に測定し定量化するために天文学ツールを適用することは新しい進歩です。
自動検出
王立天文学会で ブログ 投稿では、Pimbletは、Owolabiが目の反射を自動的に検出する技術を開発し、反射の形態的特徴をインデックスを通して実行して、左右の目の類似性を比較したと説明しました。 彼らの研究は、ディープフェイクが2つの目の間にしばしば違いを示すことを明らかにしました。
チームは天文学の方法を適用し、眼の反射を定量化し比較した。 彼ら ジニー係数一般的に使用されます 銀河像の光分布を測定する目のピクセル全体にわたる反射の均一性を評価します。 ジニー値がゼロに近いほど均一に分布した光を表し、1に近い値は単一ピクセルに集中した光を表します。
王立天文学会の投稿では、Pimbletは彼らが眼球の反射の外観を測定する方法と望遠鏡の画像で一般的に銀河の外観を測定する方法を比較しました。 「銀河の形状を測定するために、我々は中央が密集しているのか、対称であるのか、そしてどれほど滑らかなのかを分析します.私たちは光の分布を分析します.」
研究者たちはまた、次の使用を探りました。 CASパラメータ （濃度、非対称、滑らかさ）、銀河系の光分布を測定する天文学の別のツール。 しかし、この方法は偽の目を識別するのにあまり効果的ではないことがわかりました。
検出武器競争
目の反射技術は、AIが生成した画像を検出するための潜在的な経路を提供しますが、AIモデルが物理的に正確な目の反射を統合するように進化して、画像生成後の後続のステップとして適用される場合、この方法は機能しない可能性があります。 この技術はまた働くために目をきれいに、近くで見るべきです。
このアプローチはまた、偽陽性の結果をもたらす危険があります。 実際の写真でさえ、さまざまな照明条件や後処理技術のために時々一貫性のない目の反射を示す可能性があるからです。 しかし、目の反射を分析することは、髪の質感、解剖学、皮膚の詳細、および背景の一貫性などの他の要因も考慮する、より大きなディープフェイク検出ツールセットにおいて依然として有用なツールとなり得る。
この技術は短期的には有望に見えますが、フィブレット博士は完璧ではないと警告しました。 彼は王立天文学会に「偽陽性と偽声があります。すべてを得ることはできません」と言いました。 「しかし、この方法はディープフェイクを検出するための軍備競争で私たちに基盤と攻撃計画を提供します。」
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