Deepfake adalah foto, video, dan audio palsu yang direproduksi dari sumber aslinya menggunakan kecerdasan buatan (AI). Konten hasil deepfake ini terlihat nyata dan mirip dengan sumber aslinya.
Awalnya, teknologi ini banyak digunakan dalam industri hiburan. Misalnya, mengedit suara orang menyanyi, menempelkan wajah kita ke badan orang lain, atau mengedit video orang terkenal supaya dia mengatakan sesuatu yang lucu. Berdasarkan laporan Home Security Heroes, keberadaan video deepfake telah meningkat lebih dari 550% sejak 2019. Dengan berkembangnya teknologi, video deepfake ini pun semakin sulit dideteksi.
Menghadapi ancaman deepfake harus menggunakan AI yang sama canggihnya. Berikut bagaimana cara AI mendeteksi dan melawan deepfake.
Cara AI Mendeteksi Deepfake
Teknologi AI berperan penting dalam mendeteksi deepfake dengan menganalisis berbagai aspek dari media sintetis untuk mengidentifikasi tanda-tanda manipulasi. Berikut caranya:
1. Algoritma Pembelajaran Mendalam
AI memanfaatkan algoritma pembelajaran mendalam untuk mendeteksi ketidaksesuaian dan anomali dalam sebuah media. Algoritma ini dilatih pada dataset besar yang berisi media asli dan palsu untuk mempelajari perbedaannya. Ada 2 jenis metode yang terjadi:
- Convolutional Neural Networks (CNNs): CNNs banyak digunakan untuk analisis gambar dan video. Mereka dapat mendeteksi artefak dan ketidaksesuaian halus dalam deepfake yang tidak terlihat oleh mata manusia.
- Recurrent Neural Networks (RNNs): RNNs digunakan untuk menganalisis pola audio dan bicara, mendeteksi modulasi dan ketidaksesuaian yang tidak wajar dalam deepfake suara.
2. Liveness Detection
Liveness detection digunakan untuk memastikan bahwa data biometrik yang ditangkap berasal dari orang yang hidup dan bukan deepfake. Ada 2 jenis liveness detection, yakni:
- Active Liveness Detection: Metode pengecekan liveness ini meminta pengguna untuk melakukan tindakan tertentu, seperti berkedip, memutar kepala, atau tersenyum, yang sulit direplikasi oleh teknologi deepfake secara real-time.
- Passive Liveness Detection: Metode ini menganalisis struktur, karakter, dan gerak-gerik wajah pengguna tanpa memerlukan tindakan spesifik, namun tetap efektif dalam mendeteksi deepfake.
3. Analisis Temporal
Sistem AI menganalisis konsistensi dari sebuah video untuk mengidentifikasi keberadaan deepfake. Cara ini melibatkan pemeriksaan urutan frame untuk mendeteksi anomali dalam gerakan dan transisi. Ada 2 hal yang dianalisis, yakni: (1) Frame-by-frame untuk mencari ketidaksesuaian dalam pencahayaan, bayangan, dan gerakan wajah; (2) Dinamika Gerakan: AI memeriksa kelancaran gerakan objek antara frame
4. Analisis Forensik
Alat forensik berbasis AI memeriksa artefak digital yang ditinggalkan oleh proses pembuatan deepfake. Alat ini mencari tanda-tanda manipulasi pada level piksel.
Teknologi VIDA dalam Mendeteksi Deepfake
Sebagai perusahaan identitas digital, VIDA terus berupaya untuk mengembangkan teknologi menghadapi ancaman fraud yang semakin beragam, salah satunya deepfake. VIDA Deepfake Shield mengintegrasikan teknologi AI dengan sejumlah keunggulan:
1. Passive Liveness Detection
VIDA Deepfake Shield menggunakan teknologi Passive Liveness Detection untuk memastikan keaslian data biometrik. Proses ini dimulai dengan pengiriman data biometrik dari pengguna, di mana teknologi ini memeriksa kualitas gambar untuk memastikan keaslian data tersebut. Selain itu, pengecekan liveness dilakukan untuk memastikan bahwa data biometrik yang diterima berasal dari individu yang hidup dan bukan hasil manipulasi.
2. Feedback Gambar Secara Real-Time
Salah satu keunggulan utama VIDA Deepfake Shield adalah kemampuannya memberikan feedback gambar secara real-time. Teknologi ini memastikan bahwa gambar yang dikirim ke server memiliki kualitas tinggi dan sesuai dengan standar keamanan. Dengan feedback real-time, setiap data biometrik yang dikirim dapat segera dikoreksi jika ditemukan ketidaksesuaian, sehingga proses verifikasi dapat berjalan dengan lancar dan aman.
3. Pemeriksaan Pola Morphing dan Swap
VIDA Deepfake Shield juga dilengkapi dengan teknologi Image Manipulation Identification. Teknologi ini mampu mendeteksi pola morphing atau pola wajah yang telah di-swap. Morphing adalah teknik yang digunakan untuk menggabungkan dua wajah atau lebih menjadi satu, sementara face swapping adalah teknik yang digunakan untuk menukar wajah satu orang dengan wajah orang lain.
4. Proteksi dari Data Biometrik Palsu
Dengan kemampuan mendeteksi pola morphing dan face swap, VIDA Deepfake Shield memberikan proteksi maksimal dari injeksi data biometrik palsu. Teknologi ini memastikan bahwa hanya data biometrik asli yang diterima dan diverifikasi oleh sistem, menghindarkan perusahaan dari risiko penipuan dan pencurian identitas.
Teknologi AI sangat penting dalam memerangi deepfake. Mengkombinasikan beragam kecanggihan AI, VIDA Deepfake Shield dapat mendeteksi dan mencegah penyalahgunaan teknologi deepfake.
