So erkennen Sie Deepfake-Videos, um Desinformation zu verhindern

Da Deepfakes immer ausgefeilter werden, ist es schwieriger als je zuvor, den Unterschied zwischen Realem und Nicht-Realem zu erkennen. Heute werden wir Ihnen einige verräterische Anzeichen erzählen, die Ihnen helfen, gefälschte Videos zu erkennen. Wir hoffen, dass Sie mit diesen Tools nicht unabsichtlich Opfer gefälschter Nachrichten und Verschwörungstheorien werden. Wir geben Ihnen auch eine Vorstellung von der Deepfake-Technologie, wie sie funktioniert und wie sie von Propagandisten und Verschwörungstheoretikern verwendet wird, um Desinformation zu verbreiten und die Internetnutzer dazu zu bewegen, Lügen zu glauben.

Erkennen Sie Deepfake-Videos, um Desinformations- und Verschwörungstheorien zu verhindern

Derzeit werden Deepfakes hauptsächlich von Amateur-Hobbyisten verwendet, um Promi-Gesichter in Videos für Erwachsene zu verwandeln, und von unappetitlichen politischen Elementen, um gefälschte Nachrichten zu verbreiten. Experten sind jedoch besorgt über noch gefährlichere Anwendungen der Technologie in nicht allzu ferner Zukunft. Hier finden Sie einige Möglichkeiten, wie Sie tiefgreifende Videos erkennen können, um zu verhindern, dass Sie Opfer böswilliger Desinformation werden.

Was sind Deepfake-Videos?

Deepfakes, eine Kombination der Begriffe “Deep Learning” und “Fake”, beziehen sich auf manipulierte Medien, die künstliche Intelligenz oder Deep Learning-Techniken verwenden, um Audio oder Videos zu erstellen, die die Realität verzerren. Die Technologie verwendet künstliche neuronale Netze, um hyperrealistische Videos zu erstellen, die Menschen zeigen, die etwas sagen oder tun, was sie im wirklichen Leben nicht getan haben. Die virulentesten Beispiele sind Videos, die mit Hilfe des maschinellen Lernens verwandelt wurden, um Politikern Worte in den Mund zu stecken. Dies wird verwendet, um Verwirrung über ihre Politik zu stiften und Wahlen zu beeinflussen.

Eine andere giftige Verwendung von Deepfakes ist die Verwandlung der Gesichter von Prominenten in Videos für Erwachsene in massive Verstöße gegen Privatsphäre und Würde. Deepfakes sind in den letzten Jahren zu einem massiven Problem geworden und werden durch die Verfügbarkeit schnellerer Hardware und prägnanterer Software immer schlimmer. Die Technologie hat in jüngster Zeit an Bekanntheit für ihre umfassende Verwendung in pornografischen Videos, gefälschten Nachrichten und aufwändigen Falschmeldungen gewonnen.

Allerdings sind nicht alle Verwendungen von Deepfakes zwielichtig, wie das folgende Video zeigt, das vom MIT-Gelehrten Alexander Amini erstellt wurde, um seine Schüler zum Lachen zu bringen. Es zeigt anscheinend den ehemaligen US-Präsidenten Barack Obama, der Studenten einlädt, an Aminis Vortrag über tiefes Lernen an der Universität teilzunehmen. Es ist jedoch durch und durch eine tiefe Fälschung, wie der Forscher auf seinem YouTube-Kanal deutlich gemacht hat.

Wie funktionieren Deepfakes?

Deepfakes basieren auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk namens “Autoencoder”, mit dem unbeaufsichtigt effiziente Datencodierungen erlernt werden. Es wird normalerweise zur Gesichtserkennung sowie zum Auffinden der semantischen Bedeutung von Wörtern usw. verwendet. Bei Deepfake-Videos verwendet die Technologie zunächst einen Encoder, um ein neuronales Netzwerk auf viele Stunden reales Videomaterial der Zielperson zu trainieren . Anschließend rekonstruiert ein Decoder ein neues Bild anhand der wichtigsten Informationen zu Gesichtsmerkmalen und Körperhaltung. Dies hilft dem Algorithmus, die Gesichts- und Körpermerkmale des Ziels der Person im Originalvideo zu überlagern.

Eine in dieser Hinsicht bekannte Technologie ist eine spezialisierte Klasse von Deep-Learning-Algorithmen, die als generatives kontradiktorisches Netzwerk bezeichnet werden. Für genauere Ergebnisse wird dem Decoder häufig GAN hinzugefügt. Ein GAN trainiert den Decoder und einen Diskriminator so, dass das erstere neue Bilder aus dem Quellmaterial erzeugt, während das letztere bestimmt, ob das neu erstellte Bild mit dem realen Filmmaterial übereinstimmt oder nicht. Dies führt dazu, dass der Generator Bilder erstellt, die die Realität sehr gut nachahmen, da der gegnerische Algorithmus alle Fehler auffängt.

Dies macht Deepfakes extrem schwer zu bekämpfen, da sie sich ständig weiterentwickeln. Jedes Mal, wenn ein Fehler auftritt, kann er durch maschinelles Lernen automatisch behoben werden. Da keine menschlichen Eingaben erforderlich sind, ist GAN die ultimative Wahl für die meisten Deepfake-Entwickler. Die Technologie ist jedoch kompliziert und benötigt viel mehr Zeit und Daten, um realistische Kompositionen zu erstellen. Während GANs für die Synthese von Bildern gut sind, fällt es ihnen schwer, die zeitliche Konsistenz aufrechtzuerhalten, was bedeutet, dass sie menschliches Eingreifen benötigen, um die Ausrichtung der Bilder von einem Bild zum nächsten beizubehalten.

Was sind flache gefälschte Videos?

Ein flaches gefälschtes Video ist eine manipulierte Version eines vorhandenen realen Videos, das erstellt wurde, um eine verzerrte Realität zu projizieren. Dies umfasst häufig das selektive Bearbeiten, das Manipulieren der Geschwindigkeit von Reden oder Gesprächen von Personen und sogar das Ändern der Tonalität, damit es so klingt, als wäre jemand wütend, betrunken oder macht sich über ein ernstes Problem lustig, wenn nichts davon zutrifft.

Ein bemerkenswerter Fall aus jüngster Zeit ist das berüchtigte, optimierte Video der Sprecherin des US-Repräsentantenhauses, Nancy Pelosi, deren flach gefälschtes Video ihre Sprache verlangsamte, um ihren Sound betrunken zu machen. Diese Videos unterscheiden sich von Deepfakes insofern, als es sich um echte Videos handelt, die mit herkömmlichen Videobearbeitungswerkzeugen anstelle von KI-Algorithmen bearbeitet wurden.

Deepfakes: Geschichte und Anwendungen

Fotomanipulationstechniken wurden ursprünglich im späten 19. Jahrhundert erfunden. Die Technologie verbesserte sich im Laufe des 20. Jahrhunderts stetig, bevor die Explosion der KI- und maschinellen Lerntechnologien sie zu einem massiven Problem für die Internetnutzer weltweit machte. KI-infundierte Videomanipulationstechniken wurden seit den 1990er Jahren von Forschern umfassend untersucht, und viele der Methoden wurden seitdem von Filmemachern weltweit übernommen.

Eines der bekanntesten Beispiele für Deepfakes in der Mainstream-Unterhaltungsindustrie war die Auferstehung des verstorbenen Schauspielers Paul Walker für Fast and Furious 7 im Jahr 2015. Während Dutzende von Experten mehrere Wochen für eine glaubwürdige Erholung brauchten Von Walker benötigen die meisten Hobbyisten mit sehr geringen Programmierkenntnissen nur noch Stunden (oder manchmal sogar weniger), um neue Deepfake-Videos mit neuen Techniken und Algorithmen zu erstellen. Das Phänomen trat erstmals 2017 in das öffentliche Bewusstsein ein, als ein Redditor Deepfakes verwendete, um gefälschte Pornovideos von Prominenten zu erstellen und zu veröffentlichen.

Gefahren von Deepfake-Videos

Deepfake-Videos stellen eine Gefahr für ahnungslose Benutzer dar, die möglicherweise mit Bildern eines vermeintlich destabilisierenden Ereignisses wie eines Krieges oder eines Terroranschlags bombardiert werden, der nie stattgefunden hat. Es kann zu Ressentiments und Unzufriedenheit in der Gesellschaft führen, was zu einer Zunahme politisch motivierter Angriffe führt, die auf der rassischen, religiösen und ethnischen Identität der Menschen beruhen. Die Technologie könnte auch verwendet werden, um FUDs (Angst, Unsicherheit und Zweifel) über Naturkatastrophen zu verbreiten, was zu einer weit verbreiteten Panik führt. Experten sagen auch voraus, dass solche Videos, wenn sie nicht überprüft werden, tiefe politische Krisen hervorrufen und sogar die internationalen Beziehungen stören können.

Ein weiteres großes Problem, das bereits pandemische Ausmaße angenommen hat, ist die Bedrohung ahnungsloser Frauen. Deepfake-Videos für Erwachsene werden oft als nicht einvernehmliche Pornografie bezeichnet mehr als 90% von allen Deepfakes im Internet im Jahr 2019. Während es mit verwandelten Videos begann, die Prominente wie Gal Gadot und Alexandra Daddario zeigen, wurde es seitdem erweitert, um reguläre Frauen im Rahmen gefälschter Rachepornokampagnen anzusprechen.

Wie erkennt man Deepfake-Videos?

Das Erkennen von Deepfake-Videos ist eine Aufgabe, die selbst Experten ohne die richtigen Tools oft schwer fällt. Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben jedoch mehrere Vorschläge gemacht, die normalen Leuten helfen können, den Unterschied zwischen echten Videos und Deepfakes zu erkennen. Ihnen zufolge muss man dem Gesicht große Aufmerksamkeit schenken, während man versucht zu überprüfen, ob ein Video eines menschlichen Subjekts echt oder falsch ist. Das liegt daran, dass High-End-Deepfake-Manipulationen fast immer Gesichtstransformationen sind.

Die Bereiche des Gesichts, auf die man besonders achten muss, sind die Wangen und die Stirn. Erscheint die Haut zu glatt oder zu faltig? Ist das Alter der Haut ähnlich dem Alter der Haare und Augen? „DeepFakes sind in einigen Dimensionen oft inkongruent“, sagen die Forscher. In ähnlicher Weise können die Augen und die Augenbrauen auch verräterische Zeichen für erfahrene Deepfake-Spotter sein. Laut den Forschern erscheinen Schatten in gefälschten Videos nicht immer an Orten, die Sie erwarten würden. „DeepFakes können die natürliche Physik einer Szene oft nicht vollständig darstellen“, heißt es.

Ein weiteres Merkmal, das ein totes Werbegeschenk ist, ist das Gesichtshaar. Deepfakes können Schnurrbart, Koteletten oder Bart hinzufügen oder entfernen, aber sie lassen Gesichtshaar-Transformationen oft nicht ganz natürlich aussehen. Gleiches gilt für Maulwürfe im Gesicht, die bei Deepfakes oft nicht natürlich genug aussehen. Die Größe und Farbe der Lippen könnte auch einen Hinweis auf die Gültigkeit eines Videos geben. Die Geschwindigkeit und Geschwindigkeit des Blinkens können auch Bände darüber sprechen, ob ein Video echt oder falsch ist. Unnatürlich häufiges oder seltenes Blinken kann auf die Falschheit eines Videos hinweisen.

Laut MIT-Forschern sind hochwertige Deepfakes nicht leicht zu erkennen, aber „mit der Praxis können Menschen eine Intuition entwickeln, um zu identifizieren, was gefälscht und was echt ist“. Die Forscher erstellten auch eine vollwertige Webseite, auf der Leute Videos hochladen und versuchen können, zu erraten, ob sie echt oder falsch sind. Sie können Ihre Deepfake-Erkennungsfähigkeiten auf MITs ausprobieren Fälschungen erkennen Webseite.

Deepfakes: Prävention und gesetzgeberische Maßnahmen

Verschiedene Länder aus der ganzen Welt versuchen bereits, die klare und gegenwärtige Gefahr anzugehen, die von KI-infundierten Deepfakes ausgeht. Während China bereits 2019 Deepfake-Videos verbot, führte der US-Bundesstaat Kalifornien Anfang desselben Jahres ähnliche Gesetze ein, um politische Deepfakes illegal zu machen und die Erstellung oder Verbreitung von Doktorvideos, Bildern oder Audiodaten von Politikern innerhalb von 60 Tagen nach einer Wahl zu verbieten . Seitdem haben auch andere US-Bundesstaaten, darunter Texas und Virginia, Deepfake-Pornos unter Strafe gestellt. Im Dezember 2019 unterzeichnete Präsident Trump das erste Bundesgesetz des Landes zur Bekämpfung von Deepfakes im Rahmen des National Defense Authorization Act von 2020.

Mittlerweile gibt es in Indien keine spezifischen Gesetze für gefälschte Medien. Tatsächlich sind Gesetze in Bezug auf Algorithmen für künstliche Intelligenz bestenfalls lückenhaft. Eine der bemerkenswertesten Anwendungen von Deepfakes im Land wurde während der Wahlen in Delhi 2020 gesehen, als die IT-Zelle der BJP ein offizielles Kampagnenvideo veröffentlichte, in dem ihr Chefkandidat Manoj Tiwari gezeigt werden soll, das die Wähler in Hindi, Haryanvi und Englisch anspricht . Das Problem ist, dass nur das Hindi-Video echt war, während die anderen beiden Deepfake-Clips waren, die unter Verwendung des Originalvideos hergestellt wurden, um einen größeren Querschnitt von Wählern zu erreichen.

Verhindern Sie die Verbreitung von Desinformation, indem Sie Deepfake-Videos erkennen

Deep Fakes, die einst Hollywood-Produktionen im Wert von mehreren Millionen Dollar und staatlich geförderten Agenturen und Organisationen vorbehalten waren, wurden in jüngster Zeit zunehmend demokratisiert. Dies ermöglicht es regulären Internetnutzern, Deepfakes mithilfe von Deepfake-Apps und Websites zu erstellen. Angesichts der astronomischen Zunahme von Deepfakes in den letzten Jahren ist es wichtiger denn je, sie erkennen zu können.

Wir hoffen, dass die Informationen hier dazu beigetragen haben, Ihnen eine ganzheitlichere Vorstellung von der Technologie, den damit verbundenen Bedrohungen und den Anzeichen zu geben, auf die Sie achten müssen, um in Zukunft tiefere gefälschte Videos besser erkennen zu können. Sind Sie jemals Opfer von Fälschungen unappetitlicher politischer Aktionsgruppen oder Verschwörungstheoretiker geworden? Lass es uns in den Kommentaren unten wissen.

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