5 простых и бесплатных сервисов, помогающих бороться в фейками, используемых для поиска скрытых деталей и ошибок в изображениях и видео.

1. Forensically
Это набор бесплатных инструментов для анализа изображений.

«Лупа» позволяет увидеть скрытые детали на фото. Она увеличивает размер пикселей и контрастность.
«Детектор клонов» выделяет цветом участки изображения, которые были скопированы.
«Анализ уровня ошибок» сравнивает снимок с его сжатой версией. Помогает понять, какую часть изображения изменяли: она может быть темнее или ярче, чем аналогичная область, которой не манипулировали.

2. Image Edited
Сервис бесплатно определяет, были ли изменения в снимке. Если были, сообщает, в каком графическим редакторе их сделали и показывает что было изменено. Сервис анализирует фото на уровне пикселей, их цветов и контрастов и на основе этого определяет вероятностные ошибки в изображении.

3. Ghiro
Бесплатная программа с открытым исходным кодом ищет ошибки в изображениях и на их основе выявляет монтаж. Также сравнивает фото с их миниатюрами — если есть разница, сообщает, что снимок изменяли.

Также может извлекать из файлов текстовую информацию, например, URL-адреса. Если находит геотеги и связанную с ними информацию, показывает возможное место снимка на карте.

4. Deepware
Сервис с открытым исходным кодом бесплатно анализирует видео на дипфейки. Также есть приложение Deepware, оно работает только на Android.

5. Jeffrey's Image Metadata Viewer
Исследование метаданных в Jeffrey's Image Metadata Viewer позволяет узнать когда, где и с какого устройства был реально сделан тот или иной фотоснимок.

Для упрощения выявления фейков есть даже специальный плагин InVID Verification Plugin, подключаемый к браузерам Chrome и Firefox. Но но работает не шкарно)).

KaiCatch
Корейское приложение KaiCatch распознаёт поддельные фото и видео с помощью ИИ — он определяет аномальные искажения лиц с точностью 90%.

Но это уже не бесплатно: проверить фото или видео стоит около $1,7. Приложение работает только на Android и на корейском языке.


Перспективы и разработки

В 2019 году подразделение Adobe Research вместе с Калифорнийским университетом в Беркли создали функцию Photoshop Face Aware Liquify, в основу которой легла свёрточная нейросеть. По оценке Adobe Research, определение фото- и видеомонтажа в экспериментах показал эффективность 99%, в то время как люди смогли распознать лишь 53% подделок.

Опыты с программой показали, что она может не только выявлять подделки, но и возвращать изменённые снимки в их первоначальное состояние. Однако в открытый доступ разработка пока не вышла.

Microsoft Video Authenticator
В сентябре 2020 года Microsoft создала ПО для борьбы с дипфейками — Video Authenticator. Программа оценивает фото и видео и определяет вероятность монтажа. Несмотря на заявляемое высокое качество детекции фейков, в релиз она пока не вышла. Интересно, почему?

Разработка Facebook
В июне 2021 года исследователи Facebook создали ИИ, который может идентифицировать дипфейк-контент и отслеживать его происхождение. Над программой работали известные специалисты MIT. Кстати, и эта программа пока не вышла в релиз, но ипрактика показывает, что в ФБ не так-то зарелизиться.

#deepfake, #технологии, #профайлинг, #цифровойпрофайлинг, #профайлинг_филатов, #Филатов, #ProProfiling.