Deepfake videolarını tespit etmek zorlaşıyor! Gerçekçi kalp atışları
Bir kişinin yüzünün ya da bedeninin dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake görüntüler telaş yaratmaya devam ediyor.
Bu görüntüler gerçek bir kişinin imgesinin yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren yahut yaşlandıran uygulamalar üzere zararsız gayelerle da kullanılabiliyor.
Independent Türkçe’nin aktardığına nazaran insanların cinsel içerikli görüntülerini üretmek yahut günahsız insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi önemli bir sorun teşkil ediyor. Bu görüntülerin uydurma olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yollardan biri kalp atışlarını izlemek.
Uzaktan fotopletismografi (rPPP) isimli araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle birebir prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake görüntüleri tespit etmek için de kullanılıyor.
Bulguları hakemli mecmua Frontiers in Imaging’de 30 Nisan’da yayınlanan çalışmaya nazaran deepfake imajlarda artık gerçekçi kalp atışları var.
Bilim insanları çalışmalarına görüntülerdeki nabız suratını otomatik olarak saptayıp tahlil eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. Akabinde rPPP tabanlı bu aracın bilgilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece düzgün performans gösteren aracın EKG’yle ortasında dakikada yalnızca iki-üç atımlık fark vardı.
Ekip aracı deepfake görüntüler üzerinde test ettiğindeyse rPPP, görüntüye kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. Bilim insanları kalp atışlarının görüntüye taammüden eklenebileceği üzere, kullanılan kaynak görüntüden bizatihi geçebileceğini de söylüyor.
Almanya’daki Humboldt Üniversitesinden çalışmanın ortak müellifi Peter Eisert “Kaynak görüntü gerçek bir şahsa aitse, bu artık deepfake görüntüye aktarılabiliyor” diyerek ekliyor:
Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin yazgısı bu; deepfake’ler gitgide daha güzel hale geliyor ve iki yıl evvel düzgün çalışan bir dedektör bugün büsbütün başarısız olmaya başlıyor.
Araştırmacılar tekrar de uydurma görüntüleri saptamanın öbür yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin yalnızca nabız suratını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını detaylı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.
Eisert, “Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek imgelerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var” diyor.
Ancak bilim insanına nazaran en son tahlil deepfake dedektörlerinden fazla, bir imgenin üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:
Bir şeyin geçersiz olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake’lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar yeterli olacağını düşünüyorum.
