紐約州立大學水牛城分校的科學家近日公布了一項可用來辨識Deepfake的技術，他們利用眼角膜上的光線反射圖像來辨識影像的真實性，辨識度高達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，角膜就像是一個會反射的球面，因此，任何藉由光源進入眼睛的事物都會在角膜上留下圖案，由于眼睛是看著同樣的事物，因此在兩眼上應該會留下非常類似的反射圖案。
于是，在一張照片或一段影片中，兩個眼睛內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，包括生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）影像在內，都未能準確地執(zhí)行此一操作，可能是因為它們多半是以許多照片合并成假照片所致。
這群科學家即打造了一個工具來檢查兩隻眼睛所呈現的圖案是否一致，比較了角膜上所呈現的圖案形狀，光的強度，以及反射光的其它特性，并展現出94%的有效率。
不過，這種方法其實仍有不少限制，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整兩眼的反射圖案，而且它必須比對兩只眼睛，若只能看到一只眼睛，該技術就無用武之地了。
facebook在去年舉辦的Deepfake影片辨識技術創(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3.5萬個模型來辨識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據集，另外10萬則是未曾曝光過的「黑盒子」數據，結果公開資料集的Deepfake最高辨識率為82.56%，而「黑盒子」資料集的Deepfake最高辨識率則僅65.18%。
