Détection de deepfakes: Comment cela fonctionne-t-il ?
La stack technologique de détection de deepfakes de Sensity AI utilise une approche multicouche, examinant les pixels, les structures de fichiers et les empreintes vocales pour fournir l’évaluation forensique la plus complète, étayée par des rapports recevables en justice.
Détection de manipulation faciale par IA
Détection de falsification faciale
La solution de détection de manipulation faciale de Sensity AI permet une identification rapide et précise des falsifications faciales dans les vidéos et les images. En s’appuyant sur le deep learning, le système analyse le contenu image par image, détectant les visages altérés avec un verdict binaire, un score de confiance et le type de manipulation. Les manipulations détectées sont mises en évidence par des cadres de délimitation dynamiques, permettant un étiquetage visuel clair.
Étiquetage de falsification faciale image par image
Cartes de chaleur de manipulation au niveau du pixel
Détection d’images et de vidéos par IA
Détection d’images et de vidéos par IA
Des centaines de milliers de vidéos et d’images malveillantes générées par IA inondent quotidiennement les réseaux sociaux, dans le but de tromper, discréditer et influencer. La détection de deepfakes de Sensity AI renvoie des résultats en quelques secondes avec des explications de qualité forensique.
Carte de chaleur d’explicabilité pour un aperçu forensique
Explicabilité visuelle basée sur la segmentation
Détection de GAN
Cartographie de points de repère de précision pour l’exposition des GAN
Les visages générés par GAN sont créés par des modèles génératifs profonds (Generative Adversarial Networks) qui synthétisent des identités entièrement nouvelles plutôt que de manipuler une personne existante. Pour détecter ces visages synthétiques, Sensity AI analyse les artefacts statistiques et structurels qui apparaissent lors du processus génératif : incohérences dans la symétrie globale, motifs de fréquence irréguliers, transitions de texture anormales et décalages entre la géométrie faciale biologique et les a priori appris par le GAN.
Analyse forensique de fichiers
Vérification de l’intégrité des médias
La solution d’analyse forensique de fichiers de Sensity AI fournit une méthode complète pour vérifier l’authenticité et tracer l’origine des fichiers multimédias numériques. En analysant les métadonnées, la cohérence structurelle, l’historique de génération de fichiers et les traces de modification, notre système découvre des anomalies indiquant une édition, une altération ou un contenu généré par IA.
Suivi de l’historique de génération de fichiers
Détection d’anomalies d’intégrité de fichier
Analyse vocale
Détection de deepfakes vocaux
La solution de détection de deepfakes vocaux de Sensity AI s’appuie sur une analyse acoustique avancée, une vérification de l’empreinte vocale et une détection d’anomalies par IA pour identifier la parole synthétique et l’audio manipulé.
Analyse acoustique pour l’intégrité vocale
Options sur site
Notre solution peut être déployée selon trois configurations flexibles : une configuration serveur pour un traitement sur site à haut volume à l’aide de GPU NVIDIA dédiés ; une configuration station de travail optimisée pour les enquêteurs qui ont besoin d’une analyse locale rapide sur une seule machine haute performance ; et une option de clé USB (dongle) qui fournit une activation sécurisée et portable pour les équipes de terrain ou les environnements isolés (air-gapped). Chaque modèle de déploiement offre les mêmes capacités de détection multicouche tout en répondant à des exigences opérationnelles, de sécurité et d’évolutivité différentes.
Configuration du serveur
Configuration du poste de travail
Conçu pour votre cas d’utilisation
Gouvernement
Sensity AI permet aux autorités gouvernementales et judiciaires de vérifier l’authenticité des preuves numériques en détectant les deepfakes et les médias synthétiques sur les images, les vidéos et l’audio. Notre analyse médico-légale multicouche génère des rapports recevables en justice.
Comment la détection de deepfakes modifie-t-elle l’analyse médico-légale ?
Nous sommes désormais entrés dans une ère où voir n’est plus croire. L’IA générative n’a pas seulement créé de nouveaux contenus ; elle a créé une toute nouvelle surface d’attaque : la réalité elle-même. Désormais, en matière de détection des deepfakes, la nature de l’analyse criminalistique est bouleversée, et les agences de renseignement, les forces de l’ordre et les autorités judiciaires en subissent les conséquences. Ce guide constitue une introduction à la détection des deepfakes et aux médias synthétiques à destination des professionnels des forces de l’ordre et des analystes criminalistiques.
Prêt pour les entreprises
