Nueva investigación para detectar videos generados por IA Lo último en lo que será una carrera armamentista continua entre la creación y detección de videos: la nueva herramienta que el proyecto de investigación está desatando sobre deepfakes, llamada «MISLnet», evolucionó a partir de años de datos derivados de la detección de imágenes y videos falsos con herramientas que detectan cambios realizados en videos o imágenes digitales. Estos pueden incluir la adición o el movimiento de píxeles entre fotogramas, la manipulación de la velocidad del clip o la eliminación de fotogramas. Estas herramientas funcionan porque el procesamiento algorítmico de una cámara digital crea relaciones entre los valores de color de los píxeles. Esas relaciones entre valores son muy diferentes en imágenes generadas por el usuario o editadas con aplicaciones como Photoshop. Pero debido a que los videos generados por IA no son producidos por una cámara que captura una escena o imagen real, no contienen esas disparidades reveladoras entre los valores de los píxeles. Las herramientas del equipo de Drexel, incluida MISLnet, aprenden utilizando un método llamado red neuronal restringida, que puede diferenciar entre valores normales e inusuales en el nivel de subpíxeles de imágenes o videoclips, en lugar de buscar los indicadores comunes de manipulación de imágenes como los mencionados anteriormente. Artículo de investigación. Etiquetas: artículos académicos, inteligencia artificial, deepfake, videos Publicado el 29 de julio de 2024 a las 7:02 a. m. • 0 comentarios Foto de la barra lateral de Bruce Schneier por Joe MacInnis.