深度伪造技术突破：逼真心跳让假视频更难辨识

近年来，随着深伪技术（deepfakes）的迅猛发展，伪造视频和音频文件的逼真度达到了前所未有的水平。这不仅为普通用户带来了娱乐工具，如将自己变成猫或数字化增龄的应用，而且也为恶意使用者提供了利器，如散播政治谣言或陷害人权保护者。近日，柏林洪堡大学的彼得·艾斯特教授和他的同事们在《影像前沿》杂志上发表了一项新研究，指出最新的高质量深伪视频能够模拟真实的心跳，进一步提高了其欺骗性。 艾斯特教授团队开发了一种先进的深伪检测器，该检测器通过视频自动提取并分析心跳率。它采用了新的方法来补偿运动偏差和减少噪点，只需几秒钟的面部视频即可完成工作。为了测试其准确性，研究人员创建了一个包含驾驶视频的数据集，用这些视频制作了不同目标身份的深伪视频。在拍摄过程中，心电图记录了主人公的心跳，从而验证了检测器的rPPP测量结果高度准确。他们发现，即便是在深伪视频中，检测器也能识别出几乎与真实脉搏一致的心跳信号，误差仅为两到三下每分钟。 此外，艾斯特教授还使用他们的检测器对两个常用的真人人脸视频数据库进行了分析，同样能够从所有真实的视频中提取出心跳信号。当用同样的检测器分析已知的深伪视频时，研究团队惊讶地发现，尽管并未刻意添加心跳，但深伪视频依然显示了逼真的脉搏信号。这些心跳通常是由目标视频的真实脉搏无意识地“继承”过来的，即原视频中的微小肤色变化被转移到深伪视频中，使得原视频的心跳在深伪视频中得以复制。 尽管这一发现令人担忧，但艾斯特教授团队对未来的前景仍持乐观态度。他们认为，新一代的深伪检测技术如果能更加关注面部局部血流的变化，而非仅依赖整体心跳率，或许可以重新占据优势。目前的深伪视频虽然能够模仿心跳，但在空间和时间上的生理血流变化依然不真实，这是其一大弱点。 业内人士表示，该研究揭示了深伪技术的新趋势，强调了在对抗深伪内容时需要持续创新和改进检测方法的重要性。柏林洪堡大学作为德国顶尖的研究机构之一，长期以来致力于人工智能及相关领域的前沿研究，此次成果再次证明了其在该领域的领导地位。随着深伪技术的不断发展，如何准确区分真假内容仍然是一个紧迫且具有挑战性的课题。