98% 정확한 것을 들어 본 적이없는 Deepfake 탐지기

이 긴급하고 불안정한 트렌드를 해결하기 위해 2025 년 2 월 Tem Journal의 동료 검토 기사는 현재 기술 심해가 현재 위치에있는 곳에 대한 가장 명확하고 데이터 중심 평가 중 하나를 제공합니다.

슬로바키아 대학교의 연구원. Cyril과 Methodius는 Celeb-DF (v2) 데이터 세트의 300 개의 조작 된 비디오에 대해 3 개의 오픈 소스 (SBI, LSDA, Lipinc) 및 2 개의 상업용 (Bio-ID, Deepware)을 비교했습니다.

상업용 브라우저 기반 소프트웨어 바이오 ID는 98% 감지 정확도를 차지했습니다. API 및 브라우저 인터페이스를 통해 액세스 할 수있는 Freemium Software Deepware는 93.47%로 2 위를 차지했습니다. 최고 득점 오픈 소스 소프트웨어 인 SBI는 84.69%를 달성했으며 가장 낮은 성능 모델 인 LSDA는 약 71%로 호버링되었습니다.

"연구 결과는 디지털 컨텐츠 인증이 필요한 표준 사용자를위한 선택된 도구의 적절한 적용 가능성을 보여 주었다." 그러나이 주제의 중요성은 미디어 신뢰성, 잘못된 정보 완화 및 조작 된 콘텐츠로부터 대중의 보호와 같은 중요한 측면을 포함하여 디지털 법의학 영역을 넘어 확장됩니다. "

두 개의 Deepfake 탐지 도구 이야기-Bio-ID 및 Deepware

Bio-ID의 가장 높은 정확도 점수로 인상적입니다. 이진 분류 시스템 ( "가짜"또는 "가짜가 아님")은 결과를 최소화하고 경계선 사례에서 불확실성을 가릴 수 있습니다.

Ölvecký 박사는“점수의 정확도가 결과를 편향시킬 수 있습니다. 이는 더 많은 양의 데이터를 평가할 때 분명해질 수 있습니다. "설계된 매개 변수를 기반으로 일관된 결과를 생성하는 도구를 비교하는 것은 확실히 흥미로울 것입니다. 불행히도, 디지털 컨텐츠 발견을 위해 설계된 다양한 기계 학습 방법이 독립적으로 그리고 다른 아키텍처로 개발되기 때문에 지금은 불가능합니다."

반대로 Deepware는 비율로 신뢰 점수를 제공하고 효율적인 B7 딥 러닝 아키텍처를 사용합니다. 프레임 레벨 분류를 통해 120,000 개의 Facebook의 DFDC 비디오로 교육을 받았습니다. 이 방법은 속도와 정확성을 향상 시키지만 시간적 연속성 비용으로, 창조자조차 인정합니다.

그러나 Deepware는 연구자들조차도 놀라게하기에 충분히 성능을 발휘했습니다.

Ölvecký는“DeepFake Dexection Tools (예 : Deepware)가 고효율을 달성하고 실질적으로 사용할 수 있다는 사실을 알게 된 것은 놀라운 일이었습니다. "무료 소프트웨어 제품이 무료 버전에서 정확한 결과를 제공하지 않는 경우가 종종 있습니다."

상업용 심해 탐지기가 탁월한 이유

성능 격차는 전적으로 무차별 전력에 관한 것이 아니라 교육 데이터와 투자에 관한 것이 었습니다. Ölvecký는“상업용 도구는 종종 대형 데이터 세트를 개발하고 훈련하기위한 오픈 소스 도구보다 더 많은 리소스를 가지고 있습니다. "우리의 의견으로는 [Bio-ID 및 Deepware]는 더 많은 디지털 컨텐츠 조작 탐지 방법입니다."

두 서비스 모두 대중에게 제공됩니다. Deepware Web Interface 및 API는 비디오를 무료로 테스트하는 반면 Bio-ID는 등록 후 사용하기 쉬운 대시 보드를 제공합니다. Ölvecký에 따르면, "단순성과 사용 편의성으로 인해 평신도 사용자에게 적합합니다."

역동적 인 딥 파이크 전장

강력한 결과에도 불구하고, 연구의 저자들은 Deepfake 탐지 환경이 유동적이라고 경고합니다. 탐지 모델이 적응할 수있는 것보다 새로운 세대 도구가 빠르게 나타납니다.

"우리는 '역동적 인 분야'에서 싸우고 있으며 끊임없는 혁신이 필요합니다. 연구원들은 이미 정확도 테스트를 늘리기 위해 작업에 포함 할 조작 및 정통 비디오를 모두 개발하고 있습니다.

유망한 방향 중 하나 - 공간 및 시간적 검출 방법의 조합. Deepware와 같은 프레임 기반 방법은 빠르지 만 시간이 지남에 따라 발생하는 미묘한, 상세한 이상을 간과 할 수 있습니다.

Ölvecký는“Lipinc와 같은 도구는 공간 및 시간 정보를 결합합니다. "비디오는 본질적으로 시간적 매체이기 때문에 이러한 접근 방식은 유망하며,이 차원을 무시하면 탐지 오류가 발생할 수 있습니다."

정책 입안자와 대중에 대한 심해의 영향

이 연구의 기술적 장점 외에도 강력한 정책적 영향도 있습니다. “우리의 연구는 정책 입안자들이 공공 서비스 및 위험 평가에서 구현에 적합한 기술을 선택하고 추천 할 수있는 Deepfake 탐지 도구의 현재 가용성, 효율성 및 신뢰성에 대한 실질적인 데이터를 제공합니다.

사실을 확인하는 기자, 선별 규제 기관 또는 소셜 미디어 회사가 정보를 축소하기위한 것인지에 관계없이 이러한 결과는 최첨단 탐지 기능의 후드에서 드문 모습을 제공합니다. 그들은 AI 생성 속임수보다 앞서 있으면 경계와 공개 과학을 요구한다는 것을 상기시켜줍니다.

Ölvecký는“우리는 또한 Deepfake 기술 개발의 역학을 고려할 때 이러한 도구의 지속적인 혁신의 필요성을 강조합니다.

Forbes H & R Block 및 Openai 파트너 , Tor Constantino, MBA 의 세금 준비 혁명

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