A kutatók a csillagászat technikáit használják a számítógéppel generált alkotások létrehozásához „Mélyhamisított” képek felismerni – ami első pillantásra a valódi fényképekkel azonosnak tűnhet.

A távoli galaxisok tanulmányozására jellemzően használt arcképek elemzésével a csillagászok meg tudják mérni, hogy egy személy szeme hogyan tükrözi a fényt, ami képmanipuláció jeleit jelezheti.

„Ez nem csodaszer, mivel vannak hamis pozitív és hamis negatív eredményei” – mondja Kevin Pimblet, a Hull-i Egyetem Adattudományi, Mesterséges Intelligencia és Modellezési Központjának igazgatója. A kutatást a Királyi Csillagászati ​​Társaság július 15-i Nemzeti Csillagászati ​​Találkozóján mutatta be. "De ez a kutatás egy lehetséges módszert kínál, egy fontos előrelépést, amely potenciálisan kiegészítheti azokat a teszteket, amelyek segítségével megállapítható, hogy egy kép valódi vagy hamis."

Kifejezett fotók

A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése egyre nehezebbé teszi a különbséget a valódi képek, videók és hangok között amelyeket algoritmusok hoztak létre, felismerni. A mélyhamisítások egy személy vagy környezet jellemzőit helyettesítik másokkal, és úgy tűnhetnek, mintha az egyének olyasmiket mondtak vagy tettek, amit nem. A hatóságok arra figyelmeztetnek, hogy ez a technológia militarizál, és hozzájárul a téves információk terjedéséhez, például a választások idején, használható.

A valódi fényképeknek „konzisztens fizikával kell rendelkezniük” – magyarázza Pimblet, „tehát a bal szemgolyóban látható tükröződéseknek nagyon hasonlóaknak kell lenniük, bár nem feltétlenül azonosak a jobb szemgolyóban lévő tükröződésekkel”. A különbségek finomak, ezért a kutatók a csillagászati ​​képek fényelemzésére kifejlesztett technikákhoz fordultak.

A még nem publikált mű Adjumoke Owolabi mesterdolgozatának alapját képezte. Owolabi, a Hull-i Egyetem (Egyesült Királyság) adattudósa valós képeket szerzett be a Flickr Faces HQ adatkészlet és képgenerátor segítségével hamis arcokat hozott létre. Ezután Owolabi két csillagászati ​​méréssel, a CAS-rendszerrel és a Gini-indexszel elemezte a képeken látható fényforrásokból származó visszaverődéseket a képeken. A CAS rendszer számszerűsíti egy objektum fényeloszlásának koncentrációját, aszimmetriáját és simaságát. Ez a technika lehetővé tette a csillagászoknak, köztük a Pimbletnek, hogy jellemezzék az extragalaktikus csillagok fényét évtizedek óta. A Gini-index a fényeloszlás egyenlőtlenségét méri a galaxisok képén.

Eine Serie klarer und annotierter Bilder von Deepfake-Augen, die inkonsistente Reflexionen in jedem Auge zeigen.

Az ember szemgolyóiban lévő tükröződések összehasonlításával Owolabi az esetek 70%-ában pontosan meg tudta jósolni, hogy a kép hamis-e. Végül a kutatók azt találták, hogy a Gini-index jobb volt, mint a CAS-rendszer annak előrejelzésében, hogy egy képet manipuláltak-e.

Brant Robertson, a Santa Cruz-i Kaliforniai Egyetem asztrofizikusa üdvözli a kutatást. "Ha azonban ki tud számolni egy értéket, amely számszerűsíti, hogy egy mélyhamisított kép mennyire valósághűnek tűnik, akkor az AI-modellt arra is taníthatja, hogy az érték optimalizálásával még jobb mélyhamisításokat készítsen" - figyelmeztet.

Zhiwu Huang, a University of Southampton (Egyesült Királyság) mesterséges intelligencia-kutatója azt állítja, hogy saját kutatásai nem mutattak ki ellentmondásos fénymintákat a mélyhamisított képek szemében. De "bár a szemgolyókon való következetlen visszaverődések alkalmazásának speciális technikája nem feltétlenül alkalmazható széles körben, ezek a technikák hasznosak lehetnek a megvilágítás, az árnyékok és a tükröződések finom anomáliáinak elemzésére a kép különböző részein" - mondja. "A fény fizikai tulajdonságaiban mutatkozó ellentmondások észlelése kiegészítheti a meglévő módszereket, és javíthatja a mélyhamisítás észlelésének általános pontosságát."