随着人工智能技术飞速发展，深度伪造（deepfake）现象愈发猖獗，伪造图像和视频的难度日益降低，如何识别这些虚假内容成了亟待解决的问题。宾汉姆顿大学的研究团队近期对此进行了深入探讨，利用频域分析技术揭示了AI生成图像的特征，以帮助人们更有效地识别虚假信息。
这项研究由电气与计算机工程系的教授Yu Chen及其博士生Nihal Poredi和Deeraj Nagothu主导，维吉尼亚州立大学的硕士生Monica Sudarsan和教授Enoch Solomon也参与了该项目。团队创造了成千上万张使用流行生成AI工具制作的图像，如Adobe Firefly、PIXLR、DALL-E和Google Deep Dream。通过信号处理技术，他们分析了图像的频域特征，从而找出了真实图像与AI生成图像之间的明显差异。
研究人员使用名为生成对抗网络图像认证（GANIA）的工具，成功识别出AI生成图像中的伪影。这些伪影源于AI在生成图像时使用的上采样技术，简单来说，就是通过克隆像素来放大文件，这样在频域中留下了“指纹”。教授Chen表示：“真实相机拍摄的照片包含来自整个环境的信息，而AI生成的图像则更加聚焦于用户的请求，因此无法准确捕捉背景环境的细微变化。”
不仅如此，团队还开发了一款名为“DeFakePro”的工具，用于检测伪造的音频和视频。该工具利用电网频率（ENF）信号，这种信号是在记录过程中，由电力的微小波动所产生。通过分析这些信号，DeFakePro能够判断一段记录是否被篡改，有效对抗深度伪造的威胁。
研究团队强调，识别AI生成内容的“指纹”至关重要，这将助力建立一个认证平台，以确保视觉内容的真实性，减少虚假信息带来的负面影响。在社交媒体盛行的今天，确保在线共享数据的真实性显得尤为重要。因此，团队希望能够为公众提供更多工具，让大家更轻松地分辨真实与虚假的内容，从而提升信息的可信度。
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