【快訊】Deepfake 造假影片可分辨了？英特爾新技術『 FakeCatcher 』曝光

　　Deepfake 造假影片在全球造成相當大的轟動，許多人遭到換臉合成不雅影片，藉此敗壞對方名聲，甚至是以此來進行私人報復行動等等，在台灣最知名的事件就是小玉利用 Deepfake 技術合成影片遭起訴，而現在這種影片似乎終於可以有效分辨哪些是真那些是造假了！英特爾新技術『 FakeCatcher 』曝光，現在就讓小編來好好介紹一下吧！
 

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什麼是Deepfake

　　Deepfake又稱深偽技術是英文「deep learning」（深度學習）和「fake」（偽造）的混成詞，專指基於人工智慧的人體圖像合成技術的應用。此技術可將已有的圖像或影片疊加（英語：Superimposition）至目標圖像或影片上，簡單來說先前相當熱門的換臉App就是這個技術的應用，但卻有人將這個技術用在不好的地方，像是把知名人士的臉換到不雅影片上，以此打擊對方名聲。

　　微軟首席科學長艾瑞克・霍維茨（Eric Horvitz）也警告，未來Deepfake犯罪的危險層度可能持續升級。在最新研究中，霍維茨指出新型的Deepfake技術將提升「互動（Interactive）」與「合成（Compositional）」的真實性，將產出可自動化互動的Deepfake編碼，結合視覺與聲音的雙重偽造，讓與之對話者難以察覺談話對象其實是一串預先設定好的程式碼，而這類技術或恐被運用於詐騙犯罪。

合成影片與真人影片關鍵差異

　　對此英特爾也針對Deepfake開發的對應的技術，英特爾實驗室資深研究員 Ilke Demir 表示：「Deepfake 所合成的影片現在無處不在，你也很可能已經看過那些影片；比如一些名人演說或是從事他們從未做過的事情等」，為了快速及準確的辨識真假影音，英特爾研究團隊致力於研究真人所在的影片中，結果發現真人影片與合成影片有一個關鍵的差異，在於血液！

　　真人影像中皮膚上的「血流」，靜脈顏色會隨著心臟肌肉收縮和舒張時改變，演算法就能透過收集人體的面部血流信號，並將這些信號轉化為時間圖表，進行深度演算，在短時間內判定影片真偽，據英特爾表示 FakeCatcher 不只準確率高達 96%，更是首款可以在幾毫秒內就偵測出結果的防造假影片的軟體，而且已經可以被商品化

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