あなたが聞いたことがないディープフェイク検出器はそれが98％正確です

この緊急かつ不安な傾向に対処するために、TEM Journalの2025年2月版の査読済みの記事は、その技術のディープフェイクが現在存在する場所に関する最も明確でデータ駆動型の評価の1つを提供します。

スロバキアのSS大学の研究者。 CyrilとMethodiusは、3つのオープンソース（SBI、LSDA、LIPINC）と2つのコマーシャル（Bio-ID、Deepware）の5つのDeepfakeビデオ検出ツールを、セレブDF（V2）データセットの300の操作ビデオと比較しました。

商用ブラウザベースのソフトウェアBio-IDは、98％の検出精度をトッピングしました。 Freemium Software Deepwareは、APIおよびブラウザーインターフェイスを介してアクセスでき、93.47％で2位になりました。トップスコアのオープンソースソフトウェアであるSBIは84.69％を達成しましたが、最も低いパフォーマンスモデルLSDAは約71％でホバリングしました。

「この調査の結果は、デジタルコンテンツの認証を必要とする標準ユーザーに選択されたツールの適切な適用性を実証しました」と、大学のコンピューター技術と情報学研究所のMiroslavÖlvecký博士は、電子メールの回答で次のように書いています。 「しかし、このトピックの重要性は、メディアの信頼性、誤った情報の緩和、操作されたコンテンツからの一般の保護などの重要な側面を含むデジタルフォレンジックの領域を超えて拡張されています。」

Bio-IDとDeepwareの2つのDeepfake Detection Toolsの物語

Bio-IDの最高精度スコアとして印象的なのは、そのバイナリ分類システム（「偽物」または「偽物ではない」）が結果を最小限に抑え、境界線の場合の不確実性を隠す可能性があることです。

「スコアリングの精度が結果に偏っている可能性があります。これは、より多くのデータを評価すると明らかになる可能性があります」 「設計されたパラメーターに基づいて一貫した結果を生成するツールを比較することは確かに興味深いでしょう。残念ながら、これは現時点では不可能です。デジタルコンテンツの発見のために設計されたさまざまな機械学習方法は、独立して異なるアーキテクチャで開発されているからです。」

対照的に、ディープウェアは、パーセンテージとして信頼性スコアを与え、EfficientNet B7ディープラーニングアーキテクチャを使用します。フレームレベルの分類を通じて、120,000のFacebookのDFDCビデオでトレーニングされました。この方法は速度と精度を向上させますが、時間的連続性を犠牲にして、そのクリエイターでさえ認めている欠点です。

しかし、ディープウェアは研究者でさえ驚かせるのに十分なパフォーマンスを発揮しました。

「自由に利用可能なディープフェイク検出ツール（ディープウェアなど）でさえ、高い効率を達成し、実際に使用できることを見つけるのは驚きでした」とÖlveckýは続けました。 「多くの場合、フリーソフトウェア製品が無料版で非常に正確な結果を提供しないことがあります。」

なぜ商業的なディープフェイク検出器が優れているのか

パフォーマンスのギャップは、完全にブルートパワーに関するものではなく、データと投資のトレーニングに関するものでもありました。 「商業用ツールには、大規模なデータセットを開発およびトレーニングするためのオープンソースツールよりも多くのリソースがあることがよくあります」とÖlveckýは説明しました。 「私たちの意見では、[Bio-IDとDeepware]は、デジタルコンテンツ操作検出のより高度な方法です。」

両方のサービスを一般に公開しています。 Deepware WebインターフェイスとAPIはビデオの無料テストを提供しますが、Bio-IDは登録後に使いやすいダッシュボードを提供します。 Ölveckýによると、「そのシンプルさと使いやすさにより、レイユーザーに適しています。」

ダイナミックなディープフェイクの戦場

強い結果にもかかわらず、研究の著者は、ディープファークの検出環境が流動的なままであると警告しています。新しい世代のツールは、検出モデルが適応できるよりも速く出現しています。

「私たちは「ダイナミックな分野」で戦っており、その絶え間ない革新が必要です」とÖlveckýは言いました。研究者はすでに、精度テストを増やすために作業に含める操作ビデオと本物のビデオの両方を開発しています。

1つの有望な方向 - 空間検出方法と時間検出方法の組み合わせ。ディープウェアなどのフレームベースの方法は迅速ですが、時間とともに発生する微妙で詳細な異常を見落とす可能性があります。

「Lipincのようなツールは、空間情報と時間的情報を組み合わせています」とÖlveckýは述べました。 「このようなアプローチは、ビデオは本質的に一時的な媒体であるため有望です。この次元を無視すると、検出エラーにつながる可能性があります。」

政策立案者と一般の人々に対する深い影響

この研究の技術的メリットを超えて、強い政策への影響もあります。 「当社の研究は、政策立案者が公共サービスとリスク評価における実装に適した技術を選択および推奨するのに役立つディープフェイク検出ツールの現在の可用性、有効性、信頼性に関する実用的なデータを提供しています」とÖlveckýは付け加えました。

事実を確認するジャーナリスト、スクリーニング規制当局、または偽情報を削減するソーシャルメディア企業のためであろうと、これらの調査結果は、最先端の検出能力のボンネットの下で珍しい外観を提供します。彼らは、AIに生成された欺ceptionよりも先を行くことは警戒と開かれた科学を要求することを思い出させるものとして機能します。

「ディープファークテクノロジー開発のダイナミクスを考慮して、これらのツールの継続的な革新の必要性も強調しています」とÖlveckýは結論付けました。

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