紐約州立大學(xué)水牛城分校的科學(xué)家近日公布了一項(xiàng)可用來辨識(shí)Deepfake的技術(shù)，他們利用眼角膜上的光線反射圖像來辨識(shí)影像的真實(shí)性，辨識(shí)度高達(dá)94%。

此論文已被IEEE接受，論文的第一作者、亦為該校教授的Siwei Lyu解釋，角膜就像是一個(gè)會(huì)反射的球面，因此，任何藉由光源進(jìn)入眼睛的事物都會(huì)在角膜上留下圖案，由于眼睛是看著同樣的事物，因此在兩眼上應(yīng)該會(huì)留下非常類似的反射圖案。

于是，在一張照片或一段影片中，兩個(gè)眼睛內(nèi)的圖案通常是相同的形狀或顏色，但在利用AI創(chuàng)造的影像中，包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）影像在內(nèi)，都未能準(zhǔn)確地執(zhí)行此一操作，可能是因?yàn)樗鼈兌喟胧且栽S多照片合并成假照片所致。

這群科學(xué)家即打造了一個(gè)工具來檢查兩隻眼睛所呈現(xiàn)的圖案是否一致，比較了角膜上所呈現(xiàn)的圖案形狀，光的強(qiáng)度，以及反射光的其它特性，并展現(xiàn)出94%的有效率。

不過，這種方法其實(shí)仍有不少限制，例如需要有光的反射來源，或者是有心人士也能夠藉由后制來調(diào)整兩眼的反射圖案，而且它必須比對(duì)兩只眼睛，若只能看到一只眼睛，該技術(shù)就無用武之地了。

facebook在去年舉辦的Deepfake影片辨識(shí)技術(shù)創(chuàng)新大賽吸引了全球2,000名AI專家，這些參賽者上傳了超過3.5萬個(gè)模型來辨識(shí)20萬的假影片，其中有10萬是由臉書錄制且先行開放參賽者訪問的公開數(shù)據(jù)集，另外10萬則是未曾曝光過的「黑盒子」數(shù)據(jù)，結(jié)果公開資料集的Deepfake最高辨識(shí)率為82.56%，而「黑盒子」資料集的Deepfake最高辨識(shí)率則僅65.18%。

崔歡歡