Des chercheurs des universités de Binghamton et Los Angeles ont développé une nouvelle façon pour détecter les « deep fakes », ces vidéos qui simulent presque à la perfection les gestes et les paroles d’un être humain.
Baptisée « FakeCatch », leur nouvelle méthode s’appuie sur la photopléthysmographie, une technique optique qui permet de mesurer le fonctionnement vasculaire de quelqu’un, et qui est notamment utilisée par le cardiofréquencemètre de l’Apple Watch.
Le principe est simple : notre flux sanguin crée en permanence de minuscules variations du teint de notre peau. Elles sont invisibles à l’œil nu, mais peuvent être captées par des logiciels de traitement d’images. En partant de là, les chercheurs ont réussi à créé un classifieur capable de distinguer les vidéos de vraies personnes des deep fakes, avec un taux de réussite variant de 91 à 96 %.
Évidemment, cette victoire ne sera probablement que temporaire, le temps que les auteurs de deep fakes arrivent à simuler également ces variations de couleur provenant du flux sanguin.
Source : Spectrum IEEE
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