fbpx

การรับมือกับอาวุธ AI ที่ใช้ในการปลอมแปลงอัตลักษณ์ด้วย Deep Fake Detection

OCR-Deep-Fake-Detection_1200x628_result

เทคโนโลยี Deep Fake คือนวัตกรรม ที่ให้ผู้คนสามารถนำใบหน้าบุคคลอื่นมาสวมทับได้ ผ่านการถ่ายภาพจากกล้องมือถือ หรือโน้ตบุ้ค แต่นอกจากการใช้ในด้านความบันเทิงแล้ว ยังมีการใช้ Deep Fake ในด้านผิดกฎหมาย ทั้งการปลอมแปลงตัวตน หรือการสร้างความเสียหายให้แก่เจ้าของใบหน้า ในบทความนี้เราจะมาแนะนำวิธีการรับมือกับการปลอมแปลงใบหน้า หรือ Deep Fake Detection เพื่อให้ทุกคนสามารถใช้ชีวิตในโลกออนไลน์ได้อย่างปลอดภัยมากยิ่งขึ้น

Deep Fake คืออะไร

คำว่า Deepfake เกิดจากการผสมสองคำร่วมกัน คือ Deep Learning ที่หมายถึงชุดตรรกะของปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ที่ทำหน้าที่เรียนรู้ และจดจำสิ่งต่างๆ ที่ซับซ้อนด้วยเวลาอันรวดเร็ว ส่วนอีกคำคือ Fake ที่หมายถึง การหลอกลวง หรือปลอมแปลงนั่นเอง

Deepfake เกิดขึ้นครั้งแรกเมื่อปี 2017 จากกลุ่มผู้ใช้งาน Reddit โดยเป็นเทคโนโลยีที่ให้ผู้ใช้งานสามารถเปลี่ยนแปลงใบหน้าของตนเอง เป็นใบหน้าของบุคคลดัง หรือนักแสดง โดย AI จะทำหน้าที่นำใบหน้าของบุคคลที่ต้องการ มาสวมทับใบหน้าต้นฉบับ เพื่อสร้างความบันเทิง ในการสร้างคอนเทนต์ เช่น การทำฟิลเตอร์ใน Instagram หรือ การใช้เป็นเทคนิคพิเศษในอุตสาหกรรมภาพยนตร์ ด้วยการให้นักแสดงมีใบหน้าเด็กลง เป็นต้น

แต่ทว่าการมาถึงของ Deepfake นั้น ส่งผลให้เกิดการหลอกลวง และทำผิดกฎหมายมากมาย ทั้งการใช้ใบหน้าของผู้คนไปแอบอ้าง ทำธุรกรรมต่างๆ จนสร้างความเสียหายให้บุคคลเจ้าของใบหน้า 

Appman-E-KYC

อันตรายที่มากับ Deepfake

  1. การขโมยข้อมูลเพื่อเข้าถึงข้อมูลส่วนตัว เป็นสิ่งที่ผู้คนทั่วโลกกังวลเกี่ยวกับ Deep Fake มากที่สุด เนื่องจากในปัจจุบันผู้คนสามารถทำธุรกรรมต่างๆ ในรูปแบบออนไลน์ผ่านโทรศัพท์มือถือ หรือคอมพิวเตอร์ได้ ซึ่งทำให้มีการใช้เทคโนโลยี Deep Fake ในการสวมรอยบุคคลเหล่านั้นทำธุรกรรม จนสามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวเช่น เลขบัตรประชาชน หรือข้อมูลบัญชีธนาคารได้
  2. การถูกชักจูงในสิ่งที่ไม่เป็นความจริง เป็นอีกหนึ่งสิ่งที่ผู้คนกังวลเกี่ยวกับ Deepfake เนื่องจากอาจมีผู้ไม่หวังดี นำใบหน้าของคนมีชื่อเสียง มาสร้างข่าวสารหลอกลวงผุ้คนให้หลงเชื่อตาม อาจทำให้เจ้าของใบหน้าเสียชื่อเสียง และสร้างความเสียหายต่อผู้ที่หลงเชื่
  3. การทำอนาจาร เป็นการใช้ Deep Fake ด้วยการนำใบหน้าของคนที่มีชื่อเสียง มาใส่ลงบนสื่อลามก โดยส่วนใหญ่มักเกิดกับผู้หญิง จนทำให้เกิดความเข้าใจผิด และทำให้บุคคลเจ้าของใบหน้าเสื่อมเสียชื่อเสียง

3 วิธีป้องกัน Deepfake

การป้องกันการใช้ Deep Fake หรือ Deep Fake Detection สามารถรับมือได้ไม่ยาก เริ่มตั้งแต่การสังเกตความผิดปกติด้วยตาเปล่า รวมถึงใช้เทคโนโลยี เข้ามาช่วยตรวจสอบ ซึ่งการป้องกันสามารถทำได้ ดังนี้

ekyc-deep-fake

1.การเปรียบเทียบใบหน้า
(Face Comparison)

เนื่องจากการทำ Deep Fake คือการปลอมแปลงใบหน้าเป็นหลัก ดังนั้นจุดที่เหมาะแก่การสังเกตการปลอมแปลงคือใบหน้า โดยหากสังเกตใกล้ๆ จะพบว่า Deepface จะมีลักษณะการแสดงของใบหน้า และตำแหน่งของใบหน้าไม่ตรงกัน รวมถึงผิว ริ้วรอยบนใบหน้า ของใบหน้าต้นฉบับ และใบหน้าที่สวมจะมีความแตกต่างกัน นอกจากนี้ยังสามารถเห็นความผิดปกติของใบหน้าอย่างการกระพริบตาที่ ฟัน ที่ไม่เป็นธรรมชาติ มีการแสกงใบหน้าที่ขาดอารมณ์

2.การตรวจจับความผิดปกติของแสง
(Light Anomaly Detection)

นอกจากการสังเกตความผิดปกติของใบหน้าแล้ว อีกหนึ่งวิธีจับผิด Deepfake คือการสังเกตแสง และเงา เนื่องจากใบหน้าต้นฉบับ และใบหน้าของบุคคลที่สวม Deep Fake จะมีความสว่าง และแสงตกกระทบที่ต่างกัน โดยเฉพาะเงาสะท้อนในดวงตา หากพบว่าใบหน้าของบุคคลนั้นไม่มีเงาสะท้อน อาจเป็นไปได้ว่าเป็นการใช้ Deepfake 

Biometric-deep-fake

3.การตรวจจับใบหน้าสิ่งมีชีวิต
(Liveness Detection)

การเปรียบเทียบใบหน้าเป็นเทคโนโลยี AI ที่เป็นส่วนหนึ่งของการยืนยันตัวในรูปแบบ E-KYC โดยทำหน้าที่เปรียบเทียบ และจดจำใบหน้า เพื่อป้องกันการทำอาชญากรรมด้วย Deepfake ซึ่ง Liveness จะทำการอ่านใบหน้าด้วยการยืนยันตัวตนแบบ ไบโอเมทริกซ์ (Biometric) ด้วยการให้เจ้าของใบหน้าทำการขยับใบหน้า เช่น ซ้ายขวา ขึ้นลง ยิ้ม หรือกระพริบตา เพื่อพิสูจน์ว่าเจ้าของใบหน้านั้นเป็นใบหน้าจริง ไม่ใช่การสวมรอยเป็นบุคคลอื่น

สรุป

เทคโนโลยี Deep Fake เป็นสิ่งที่สามารถมอบทั้งความบันเทิง และยังเป็นอีกแนวทางสร้างคอนเทนต์ แต่ว่าในขณะเดียวกันก็เป็นเทคโนโลยีที่มิจฉาชีพเข้ามาฉวยโอกาสหาผลประโยชน์ ซึ่งการ Deep Fake Detection หรือการป้องกันการทำมิจฉาชีพจากการใช้ Deep Fake สามารถระวังได้จากการหมั่นสังเกตความผิดปกติของใบหน้าในคอนเทนต์ที่รับชม หรือป้องกันแบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการใช้ E-KYC ที่เป็นการยืนยันตัวตนที่ทันสมัย และการใช้ AI ในการจับความผิดปกติ ที่ช่วยให้มั่นใจด้านความปลอดภัยจากการปลอมแปลงใบหน้าได้

Appman-E-KYC

ใส่ความเห็น

อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *