科学家利用天文学技术检测Deepfakes

想要识别深度伪造?赫尔大学的天文学家团队表示，从他们的眼睛中寻找星星。他们认为，可以通过分析人眼来识别人工智能生成的伪造，就像研究星系图片一样：如果一个人眼球中的反射匹配，则图像很可能是真人;如果不匹配，则可能是深度伪造。

赫尔大学教授凯文·皮姆布莱特说：“真人眼球中的反射是一致的，但假人的眼球反射是不正确的(从物理学的角度来看)。”

皮姆布莱特教授和他的同事分析了真实图像和人工智能生成的图像中光线在人们眼球上的反射。

然后，他们采用天文学中常用的方法来量化反射，并检查左眼球和右眼球反射之间的一致性。

假图像通常缺乏每只眼睛之间反射的一致性，而真实图像通常在两只眼睛中显示相同的反射。

“为了测量星系的形状，我们会分析它们是否中心紧凑、是否对称以及它们的光滑程度。我们分析光的分布，”皮姆布莱特教授说。

“我们以自动化的方式检测反射，并通过 CAS(集中度、不对称性、平滑度)和基尼指数运行其形态特征，以比较左右眼球之间的相似性。”

“研究结果表明，两件深度伪造作品之间存在一些差异。”

基尼系数通常用于测量星系图像中的光在其像素之间的分布情况。

该测量是通过按通量升序排列组成星系图像的像素，然后将结果与完全均匀的通量分布所预期的结果进行比较来完成的。

基尼值为 0 表示星系中的光线均匀分布在图像的所有像素上，而基尼值为 1 表示星系中的光线都集中在一个像素上。

天文学家还测试了 CAS 参数，这是天文学家最初开发的用于测量星系光分布以确定其形态的工具，但发现它不能成功预测假眼。

“必须注意的是，这并不是检测假图像的灵丹妙药，”皮姆布莱特教授说。

“存在假阳性和假阴性;它不可能得到所有的结果。”

“但这种方法为我们在检测深度伪造的军备竞赛中提供了基础和攻击计划。”

研究人员于7 月 15 日在赫尔大学举行的皇家天文学会 2024 年全国天文学会议(NAM 2024)上展示了他们的研究成果。