Artificial intelligence

Hoe detecteer je een deepfake?

15 Mei 2024 - 3 minuten leestijd
Artikel door Alex Amarghioalei

Recent deelde Ali Niknam, CEO van Bunq Bank, op LinkedIn een bericht over een poging tot fraude met deepfaketechnologie. Een Bunq-medewerker ontving een videoconferentie ‘van Niknam’ die er geloofwaardig uitzag, waarin om een grote som geld werd gevraagd. Later bleek dit een deepfake te zijn.

Dit is slechts één van de vele voorbeelden waarbij oplichters deepfakes gebruiken om publiek te misleiden en geld te stelen. Net als veel technologieën kunnen synthetische media zowel positief als negatief worden ingezet. Maar wat is een deepfake en hoe kunnen we ons hiertegen beschermen?

INSIGHTS-UPDATE

Ontvang nieuwe Insights maandelijks in je inbox.

Schrijf je in.

Wat is een deepfake?

Synthetische media vormen een brede dreiging en omvatten technologieën die tekst, video, audio en afbeeldingen gebruiken voor uiteenlopende doeleinden online en in communicatie. Deepfakes zijn een bijzonder zorgwekkende vorm van synthetische media die gebruikmaakt van kunstmatige intelligentie/Machine Learning (AI/ML) om geloofwaardige en zeer realistische media te creëren. De grootste dreiging van misbruik van synthetische media richt zich op het schaden van de reputatie van een organisatie, het imiteren van leiders en financiële functionarissen, en het gebruik van frauduleuze communicatie om toegang te krijgen tot netwerken, communicatiesystemen en gevoelige informatie van een organisatie.

De impact van deepfakes

Het begrijpen van deepfakes is cruciaal vanwege de grote impact die ze kunnen hebben op de samenleving, politiek, cyberbeveiliging en het vertrouwen in het publiek.

Deepfakes kunnen de realiteit verdraaien door zeer realistische video- of audiocontent te creëren die moeilijk te onderscheiden is van echt materiaal. Dit kan het vertrouwen in de media en de informatie waar we ons op baseren om weloverwogen beslissingen te nemen, ondermijnen. In de politiek en andere domeinen kunnen deepfakes de publieke opinie manipuleren, tegenstanders in diskrediet brengen, verwarring zaaien en samenzweringstheorieën voeden. Het immorele gebruik van deepfaketechnologie om compromitterend materiaal te creëren of online te pesten, roept ernstige ethische kwesties op en schendt persoonlijke rechten.

Het is waarschijnlijk dat, naarmate de technologie vordert, deepfakes steeds geavanceerder worden en moeilijker te detecteren. Het is dan ook essentieel om te begrijpen hoe ze werken en manieren te vinden om ze te identificeren. Dit helpt bij het ontwikkelen van technologieën en strategieën om het kwaadwillig gebruik ervan tegen te gaan. Tenslotte kan het vergroten van het publieke bewustzijn over het bestaan ​​en de mogelijkheden van deepfakes helpen de impact ervan te verminderen. Bijvoorbeeld door een gezond scepticisme ten opzichte van dubieuze content te bevorderen en het verifiëren van informatie uit meerdere bronnen aan te moedigen.

Om al deze redenen is het belangrijk om een ​​collectief begrip te ontwikkelen van deepfakes en hun potentiële invloed op de samenleving. Dit zal ons in staat stellen om met meer onderscheidingsvermogen en voorzichtigheid door een steeds complexere digitale wereld te navigeren.

Detectiemethoden voor deepfakes

Het detecteren van deepfakes is een voortdurende uitdaging, aangezien de AI-technologieën steeds geavanceerder worden. Als reactie hierop werken onderzoekers en ontwikkelaars aan nieuwe hulpmiddelen en technieken om deze vervalsingen te identificeren. Hieronder vind je enkele van de meest veelbelovende methoden voor deepfake-detectie:

Basismethoden voor het detecteren van deepfakes

  • Kritisch onlinebronnen beoordelen: het internet is een enorme bron van informatie, maar niet alles is waar. Ontwikkel een gezond scepticisme en analyseer video- of foto-inhoud zorgvuldig voordat je deze als echt beschouwt.
  • Zoek naar tekenen van manipulatie: deepfakes kunnen zeer geavanceerd zijn, maar ze kunnen vaak worden geïdentificeerd aan de hand van bepaalde aanwijzingen. Let op inconsistenties in belichting, uitlijnfouten, oneffenheden in de huid of problemen met lip-synchronisatie.
  • Controleer de bron: waar komt de video of afbeelding vandaan? Wordt deze verspreid op een betrouwbaar platform? Zoek naar bevestiging van betrouwbare bronnen of rechtstreeks bij de betrokken entiteiten of personen.
  • Gebruik verificatietools: er zijn talloze organisaties en onlinetools die je kunnen helpen controleren of de informatie klopt. Gebruik deze om de authenticiteit van verdachte content te onderzoeken.
  • Vertrouw niet op één bron: zoek bevestiging bij meerdere betrouwbare bronnen. Eén video of afbeelding is niet voldoende om informatie te verifiëren.
  • Informeer jezelf over deepfakes: hoe beter je begrijpt hoe deze technologie werkt, hoe beter je nepmateriaal kunt identificeren. Er zijn veel onlinebronnen die de principes van deepfakes en detectiemethoden uitleggen.

IT-inzichten die je niet mag missen

Als eerste op de hoogte zijn van de laatste IT-ontwikkelingen? Schrijf je in voor onze maandelijkse nieuwsbrief.

Geavanceerde technieken voor het detecteren van deepfakes

  • Gedragsanalyse: deze methode identificeert kleine onvolkomenheden of afwijkingen in het gedrag of de fysieke bewegingen van de persoon in de videoclip.
  • Lichtconsistentie: het detecteren van inconsistenties in belichting is een andere effectieve techniek. Algoritmes analyseren schaduwen, reflecties en hoe licht op verschillende oppervlakken van het gezicht reflecteert om te bepalen of de afbeelding is gemanipuleerd.
  • Huidtextuuranalyse: deepfake-technieken strijken vaak huidtextuur glad of introduceren anomalieën in de textuur. Het detecteren van deze veranderingen, die vaak subtiel zijn en met het blote oog moeilijk te zien, kan helpen bij het identificeren van manipulaties.
  • Detectie van compressieartefacten: de door AI-gemanipuleerde video's en afbeeldingen kunnen unieke compressieartefacten vertonen als gevolg van het generatie- en compressieproces. Deze artefacten kunnen erop wijzen dat het materiaal is gewijzigd.
  • Metadata-onderzoek: hoewel deepfakes zelf overtuigend kunnen zijn, kunnen de metadata die aan een video- of afbeeldingbestand zijn gekoppeld (zoals aanmaakdatum of cameratype) tegenstrijdig of verdacht zijn, wat manipulatie suggereert.
  • Controle van ademhaling en polsslag: sommige geavanceerde technieken omvatten het analyseren van kleine verschillen in gezichtskleur of schaduwen, die kunnen duiden op hartslag en ademhaling. Veranderingen in deze patronen kunnen wijzen op de aanwezigheid van een deepfake.

Uitdagingen en beperkingen

Het is belangrijk op te merken dat naarmate detectietechnologieën geavanceerder worden, dat ook geldt voor de methoden om deepfakes te creëren. Dit betekent dat detectietools constant moeten worden geüpdatet en verbeterd. Daarnaast kunnen veel technieken fout-positieve of fout-negatieve resultaten opleveren. In dat geval is het nodig de algoritmen verder te verifiëren en continu te verbeteren.

Het detecteren van deepfakes is een voortdurende strijd tussen makers van vervalste content en degenen die de authenticiteit van informatie proberen te beschermen. Doorlopend onderzoek en ontwikkeling op dit gebied zijn cruciaal om gelijke tred te houden met de snelle technologische evolutie.

Gerelateerde artikelen
Waarom Centric met een eigen AI-model experimenteert
Artificial intelligence
Centric werkt aan een eigen AI-model dat rekening houdt met onder meer privacy en informatieveiligheid. W ...
Generatieve AI: het Taker Archetype en EU-regelgeving
Cybersecurity Artificial intelligence
In dit artikel lees je over de Artificial Intelligence Act en de impact ervan op generatieve AI.
Seamless checkout: betalen met je glimlach
Digital transformation Retail
Om klanten meer betaalgemak te kunnen bieden, omarmen retailers in toenemende mate innovatieve betaalmeth ...