Intel Ciptakan Teknologi Pendeteksi Konten Deepfake

Kamis, 24 November 2022 - 06:48 WIB
loading...
Intel Ciptakan Teknologi Pendeteksi Konten Deepfake
teknologi baru ini bernama FakeCatcher. Perusahaan mengklaim tingkat akurasinya mencapai 96% dan merupakan detektor deepfake real-time pertama di dunia yang memberikan hasil dalam milidetik. FOTO/ IST
A A A
MENLO PARK - Intel berhasil mengembangkan teknologi yang bisa mendeteksi perbedaan antara konten video asli dan deepfake. Menariknya lagi, ini bisa dilakukan secara real-time menggunakan analisis kulit.

Baca Juga: Apple "Tendang" Intel dari Produk MacBook Terbarunya

Dihimpun dari Metro, Rabu (23/11/2022), teknologi baru ini bernama FakeCatcher. Perusahaan mengklaim tingkat akurasinya mencapai 96% dan merupakan detektor deepfake real-time pertama di dunia yang memberikan hasil dalam milidetik.

"Video deepfake ada di mana-mana sekarang. Anda mungkin pernah melihatnya, video selebritas melakukan atau mengatakan hal-hal yang sebenarnya tidak pernah mereka lakukan," kata Ilke Demir, ilmuwan peneliti staf senior di Intel Labs.

Ia pun menyebut bahwa kejahatan ini bisa ditangkal dengan FakeCatcher, di mana detektor akan bekerja dengan menganalisis aliran darah dalam piksel video untuk menentukan keaslian video hanya dalam hitungan milidetik.

Untuk diketahu, selama ini pendeteksi deepfake akan melihat data mentah untuk menemukan keaslian video. Namun dengan, FakeCatcher sistem akan mencari petunjuk autentik dalam video dan menilai keasliannya.

Ilke Demir menerangkan bahwa saat jantung manusia memompa darah, pembuluh darah otomatis juga berubah warna. Sinyal aliran darah ini dikumpulkan dari seluruh wajah dan algoritme menerjemahkan sinyal ini ke dalam peta.

Kemudian, dengan menggunakan deep learning, FakeCatcher dapat langsung mendeteksi apakah video itu asli atau palsu. Ilke Demir juga menyebut, 72 aliran dapat dianalisis sekaligus menggunakan salah satu prosesor Xeon Generasi ke-3.
(wbs)
Baca Berita Terkait Lainnya
Copyright ©2024 SINDOnews.com
All Rights Reserved
read/ rendering in 0.3409 seconds (0.1#10.140)