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UC Riverside科学家开发了检测假视频的工具
UCR计算机科学家与Google科学家合作开发了一个检测假视频的人工智能模型 - 即使操作远远超出了面部掉期和更改的语音。
来源:加州大学河滨分校在一个时代，操纵视频可以传播虚假信息，欺负人并造成伤害，加州大学河滨研究人员创建了一个强大的新系统来暴露这些假货。
Amit Roy-Chowdhury是电气和计算机工程学教授，以及来自UCR的Marlan和Rosemary Bourns工程学院的博士候选人Rohit Kundu，与Google科学家合作，与Google Scientists合作开发了一个人工智能模型，即使在Manipluction中遇到了视频篡改，即使在Maniplastion中却远远超越了演讲。 （Roy-Chowdhury也是UCR新的跨学科研究中心河滨人工智能研究（Rish）研究所的联合主任。）
Amit Roy-Chowdhury Rohit Kundu 提升他们的新系统，称为通用网络，用于识别篡改和合成视频（UNITE），不仅检查面部，而且还包括完整的视频框架来检测伪造，包括背景和运动模式。该分析使其成为能够识别不依赖面部内容的合成视频或塑造视频的第一批工具之一。
“深击已经发展，”昆杜说。 “它们不再只是面部掉期。人们现在使用强大的生成模型创建了完全虚假的视频 - 从面孔到背景。我们的系统是为了捕捉所有这些的构建。” Unite的开发是随着文本到视频和图像到视频的生成的发展，已经在网上广泛使用。这些AI平台几乎使任何人都能制作高度令人信服的视频，对个人，机构和民主本身构成严重的风险。
“这些工具变得可访问，这真是令人恐惧，”昆杜说。 “任何具有适度技能的人都可以绕过安全过滤器，并制作出公众人物的现实视频，说话他们从未说过的话。”昆杜解释说，早期的深击检测器几乎完全集中在面孔线索上。
“这是一种处理所有这些情况的模型，”昆杜说。 “这就是使它普遍的原因。”
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