डीपफेक (डीपफेक, डीएफ) उन तकनीकों में से एक है, जो प्रभावशाली होते हुए भी अक्सर नापाक उद्देश्यों के लिए उपयोग की जाती हैं, और उनकी लोकप्रियता बढ़ रही है। कंपनियां वर्षों से बदले हुए वीडियो से वास्तविक वीडियो की पहचान करने के तरीकों पर काम कर रही हैं, लेकिन इंटेल का नया समाधान सबसे प्रभावी और नवीन समाधानों में से एक है।
डीपफेक, जिसमें आमतौर पर किसी के चेहरे और आवाज को दूसरे व्यक्ति पर सुपरइम्पोज़ करना शामिल होता है, ने कुछ साल पहले ध्यान आकर्षित करना शुरू किया जब वयस्क वेबसाइटों ने ऐसे वीडियो पर प्रतिबंध लगाना शुरू कर दिया जहां तकनीक का इस्तेमाल पोर्न स्टार के शरीर पर प्रसिद्ध अभिनेत्रियों के चेहरे को जोड़ने के लिए किया जाता था।
तब से, DF-वीडियो अधिक से अधिक परिपूर्ण हो गए हैं। ऐसे ढेर सारे ऐप हैं जो उपयोगकर्ताओं को फिल्मों में दोस्तों के चेहरे डालने की अनुमति देते हैं, और हमने देखा है कि AI पुरानी तस्वीरों को जीवंत करता है और अभिनेताओं के युवा संस्करणों को वापस लाता है।
महिलाओं के कपड़ों को डिजिटल रूप से कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ऐप भी था। लेकिन सबसे बड़ी चिंता यह है कि कैसे डीपफेक ने गलत सूचना का प्रसार किया है - यूक्रेनी राष्ट्रपति वलोडिमिर ज़ेलेंस्की को पकड़ने के बारे में एक नकली वीडियो इस साल की शुरुआत में सोशल नेटवर्क पर प्रसारित किया गया था।
संगठन, सहित Facebook, रक्षा विभाग, Adobe और Google ने डीपफेक का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए टूल बनाए हैं। लेकिन इंटेल और इंटेल लैब्स का संस्करण, जिसे फेककैचर नाम दिया गया है, एक अद्वितीय दृष्टिकोण का उपयोग करता है: रक्त प्रवाह विश्लेषण।
सुविधाओं के लिए एक वीडियो फ़ाइल की जांच करने वाली एक विधि का उपयोग करने के बजाय, इंटेल का प्लेटफॉर्म नसों के माध्यम से बहने वाले रक्त के कारण चेहरे में सूक्ष्म रंग परिवर्तन का विश्लेषण करने के लिए गहरी शिक्षा का उपयोग करता है, एक प्रक्रिया जिसे फोटोप्लेथिस्मोग्राफी या पीपीजी कहा जाता है।
FakeCatcher छवि के पिक्सेल में रक्त प्रवाह का विश्लेषण करता है और कई फ़्रेमों से संकेतों का अध्ययन करता है। यह तब एक क्लासिफायरियर के माध्यम से हस्ताक्षर पास करता है। क्लासिफायरियर निर्धारित करता है कि दिया गया वीडियो असली है या नकली। इंटेल का दावा है कि गेज-आधारित पहचान के साथ संयुक्त होने पर, यह तकनीक यह निर्धारित कर सकती है कि कोई वीडियो मिलीसेकंड के भीतर और 96% सटीकता के साथ वास्तविक है या नहीं। कंपनी ने कहा कि प्लेटफॉर्म 3 एक साथ डिस्कवरी थ्रेड्स के समर्थन के साथ स्केलेबल तीसरी पीढ़ी के एक्सॉन प्रोसेसर का उपयोग करता है और एक वेब इंटरफेस के माध्यम से काम करता है।
इस तरह की उच्च सटीकता के साथ एक रीयल-टाइम समाधान गलत सूचना के खिलाफ ऑनलाइन युद्ध में बड़ा अंतर ला सकता है। दूसरी ओर, यह गहरे नकली को और भी यथार्थवादी बना सकता है क्योंकि लेखक सिस्टम को चकमा देने की कोशिश करते हैं।
आप यूक्रेन को रूसी आक्रमणकारियों से लड़ने में मदद कर सकते हैं। ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका यूक्रेन के सशस्त्र बलों को धन दान करना है जीवन बचाएं या आधिकारिक पेज के माध्यम से NBU.
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