近年来，越来越多的Deepfakes 在互联网上泛滥成灾。Deepfakes 是一种合成媒体，通过拍摄图像或视频，利用他人的面孔或声音，创造出人物或事件的新虚假形象。很有可能你已经见识过了，但不知道它是一个深度赝品。
Deepfake非常真实的特征使得许多虚假信息、骗局和欺诈在网上传播。作为回应，英特尔宣布了一项名为“FakeCatcher”的新技术，可以以96%的准确率检测Deepfake媒体。
Deepfake使用来自机器学习和人工智能的令人印象深刻的技术，对名人和政客没有说过的事情制造出可怕的准确印象。
现有技术可能需要数小时才能消除网民对Deepfake的信任，因为它们使用深度学习来调查数字造假的迹象。
据称，英特尔的FakeCatcher可以通过“评估我们之所以为人的原因——视频像素中的‘血流’”，实时检测出深度造假。
大多数现有的基于深度学习技术的 Deepfake 检测器都是通过查看视频的原始数据来寻找操纵的迹象，而 FakeCatcher 则“通过评估是什么让我们成为人类”来寻找线索，例如视频像素中血流的细微迹象。
英特尔公司表示，当血液在体内循环时，他们的技术可以识别我们静脉颜色的变化。然后从脸上收集血液流动的信号，并通过算法进行翻译，以辨别视频是真的还是假的。
用软件来帮助我们识别深度造假产品，以避免有害后果，这变得越来越重要。一些Deepfakes的视频和图片本质上是图形化的，而另一些则延续了对媒体的不信任。
在过去，骗子利用深度造假冒充求职者，获取敏感的公司信息，他们还被用来冒充著名的政治人物，发表煽动性的言论。
这项技术的潜在用例很多。TikTok 和 Facebook 等以视频为主的社交媒体平台可以利用这样的检测器来阻止用户上传有害的Deepfakes，同时它可以防止媒体公司无意中放大被操纵的内容。D
组织还可以使用此类技术来防止Deepfakes 破坏他们的系统并获得对其环境的访问权限。
尽管Deepfakes 视频中的一些动作和行为举止暴露了它们的欺骗性，但大多数人都会无意识地浏览他们的推特信息，不会花时间去判断视频是真还是假。
---煤油灯科技victorlamp.com翻译整理---
