Deepfake使用AI技术合成虚拟图像或视频，现已发展到难以用人眼识别真实性的阶段，并且由于它可以轻松地创建不存在的人的面孔，因此它也是一种社交媒体中的大问题。纽约州立大学布法罗分校的一个研究小组开发了一种技术，该技术可以检测出这些深层的伪造的面部照片，并在学生身上反射光。
乍看之下，由敌对世代网络GAN创建的真实人的面部和虚拟人的面部都只能作为真实面部照片看到。然而，当眼睛扩大时，从角膜反射的光的形状从一侧到另一侧几乎是相同的，而深的假货从一侧到另一侧散开。
由于两只眼睛都可以看到相同的事物，因此即使通过左眼和右眼观看，真实面部通常也会匹配。但是，在许多情况下，GAN无法准确地再现相似性。因此，可以解释为，通过映射眼睛位置并分析两只眼睛上闪烁的光，如果面部照片是真实的，则可以准确地识别出深深的伪造。
当使用研究小组开发的判别工具进行分析时，真人脸照片的IoU得分被评估为0.5824至0.8406，而合成有深假货的脸部照片的IoU得分为0.2429至0.3512。当仅用一只眼睛拍摄照片时，这种辨别方法不起作用，并且具有以下缺点：如果被摄对象不注视相机，则准确性会大大降低。您也可以手动校正瞳孔光，以使决策变得困难。
研究小组解释说，尽管现阶段很难进行复杂的深层伪造，但仍可以看到许多脆弱的深层伪造照片。他说，他计划将来进行研究，以进一步提高这种方法的有效性。相关信息可以在这里找到。