AntiFake
Détecte en temps réel les vidéos de falsification faciale. Développée dans le cadre du programme de développement technologique pour la croissance des start-ups (창업성장기술개발사업) du ministère des PME et des Start-ups (중소벤처기업부) ; huit critères ont été mesurés par un organisme de test externe.
중소벤처기업부 창업성장기술개발(R&D) · Durée 2023.05 – 2024.07
Une technologie qui détecte en temps réel, par IA, les vidéos de falsification faciale,
développée jusqu’à son terme dans le cadre d’un projet national de R&D.
Ouverture de compte à distance, vérification d’identité à distance, entretiens en visioconférence. Plus les procédures qui vérifient une personne par son visage se multiplient, plus celles qui confirment que ce visage est authentique sont devenues nécessaires.
Il existe déjà des technologies qui analysent la falsification après coup. Ce que ce projet vise, c’est le temps réel. Si le verdict ne tombe pas au moment même où la procédure de vérification est en cours, ce verdict ne permet plus rien.
Des chiffres mesurés par un organisme externe.
L’Institut de recherche en électronique et technologies de l’information de Gumi (구미전자정보기술원, GERI) a mesuré huit critères, et les huit ont dépassé leurs objectifs.
| Critère d’évaluation | Unité | Objectif | Mesuré | Verdict |
|---|---|---|---|---|
| Mesures sur ordinateur de bureau GPU RTX 3090 · CPU Intel Core i9-10900F · RAM 32GB | ||||
| Précision d’extraction des points caractéristiques de l’image faciale | % | 95 ou plus | 99 | PASS |
| Précision d’extraction faciale AntiDeepFake | % | 93 ou plus | 99.84 | PASS |
| Temps d’extraction des points caractéristiques de l’image faciale | ms | 33.3 ou moins | 2.043 | PASS |
| Temps d’extraction faciale AntiDeepFake | ms | 222 ou moins | 7.283 | PASS |
| Mesures sur smartphone Samsung Galaxy S21 Ultra (Android) · iPhone 13 Pro Max (iOS) · 5G | ||||
| Vitesse d’extraction des points caractéristiques de l’image faciale sur mobile | FPS | 20 ou plus | 70.3 Android 74.3 iOS | PASS |
| Vitesse d’extraction faciale AntiDeepFake sur mobile | FPS | 7 ou plus | 59.2 Android 41.8 iOS | PASS |
| Utilisation du processeur lors de l’extraction des points caractéristiques sur mobile | % | 60 ou moins | 46.8 Android 40.8 iOS | PASS |
| Utilisation du processeur lors de la détection AntiDeepFake sur mobile | % | 90 ou moins | 48.2 Android 66.68 iOS | PASS |
- Organisme de test
- 구미전자정보기술원(GERI)
- Période de test
- 2024.03.29 – 2024.04.18
- Date d’émission
- 2024.04.26
- Lieu du test
- 주식회사 브이로프
- Jeu de données
- FaceForensics++ (DeepFakes · Face2Face · FaceSwap · NeuralTextures)
- Méthode de mesure
- Moyenne de 30 échantillons × 5 mesures répétées
Où cela s’applique.
-
eKYC · Vérification d’identité sans face-à-face
Détermine si la vidéo du visage soumise lors de l’ouverture d’un compte et de la vérification d’identité provient d’un enregistrement réel.
-
Vérification d’identité à distance
Vérifie que l’interlocuteur est bien filmé en temps réel pendant une procédure de vérification d’identité menée en visioconférence.
-
Vérification des preuves vidéo
Appliqué aux procédures qui doivent déterminer si les documents vidéo soumis ont été falsifiés ou altérés.
-
Filtrage sur les plateformes de contenu
Appliqué aux services qui doivent écarter les vidéos falsifiées ou altérées dès l’étape du téléversement.
Disponible gratuitement sur l’App Store.
| Lancement | 2024.02.06 |
|---|---|
| Langues prises en charge | Coréen · Anglais · Chinois traditionnel · Japonais |
| Disponibilité | Téléchargé dans 25 pays (App Store, au 25.09.2024) |
| Télécharger | App Store |
L’intégration dans les systèmes d’entreprise, le transfert de technologie et les licences se négocient séparément. Indiquez-nous l’environnement d’application visé et nous dresserons d’abord les solutions possibles.
Réalisé dans le cadre d’un projet national de R&D.
| Intitulé du projet | AI 적용, 얼굴 위변조 영상 실시간 탐지기술 개발 |
|---|---|
| Programme de soutien | 중소벤처기업부 창업성장기술개발(R&D) |
| Organisme spécialisé | 중소기업기술정보진흥원(TIPA) |
| Période de réalisation | 2023.05 – 2024.07 |
| Responsable de la recherche | (PDG) |
| Coût total de la R&D | 150 millions de wons (Soutien du gouvernement 120 millions de wons) |
| Livrables du développement | AntiFake (Logiciel) |
Cette technologie est le fruit du projet de développement technologique pour la croissance des start-ups (창업성장기술개발사업, volet Didimdol) mené par le ministère des PME et des Start-ups (중소벤처기업부).
Nous indiquons le titulaire et l’inventeur ensemble.
Le représentant est inscrit comme inventeur sur les trois brevets.
| Type | Intitulé · numéro | Dépôt | Enregistrement | Titulaire · inventeur |
|---|---|---|---|---|
| Enregistré | Système et procédé de production d’effets spéciaux par reconnaissance faciale 10-2529209 | 2021.09.16 | 2023.04.28 | 주식회사 이엔터 Inventeur et autres |
| Enregistré | Système de traitement distribué pour la détection en temps réel d’images deepfake en environnement mobile 10-2896820 | 2022.12.28 | 2025.12.02 | 주식회사 이엔터 Inventeur et autres |
| Déposé | AfterRemaker (classe 09) 10-2024-0022442 | 2024.02.16 | En cours d’examen | 주식회사 브이로프 Inventeur et autres |
Les collecteurs sont conçus sur le postulat qu’ils s’arrêteront.
Une collecte qui tourne pendant plusieurs jours s’interrompt toujours quelque part. Les réponses ne viennent plus, les formats se cassent, les ordinateurs s’éteignent. L’arrêt lui-même ne peut pas être empêché. À la place, nous intégrons dès le départ un dispositif qui reprend là où l’on s’est arrêté et ne remplit que ce qui manque — une collecte interrompue en cours de route n’est jamais livrée à moitié : nous comblons les passages manquants et livrons le reste.
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01
Nous lisons les valeurs que la page porte déjà, pas l’écran
Pointer la structure de l’écran avec des sélecteurs : lors d’une refonte du site, d’autres valeurs entrent silencieusement.
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02
Il mémorise l’endroit où il s’est arrêté
Une collecte à grande échelle s’interrompt forcément en cours de route. Au redémarrage, depuis le point de progression enregistré,
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03
Re-télécharger n’écrase jamais ce qui a déjà été collecté
Fusion par identifiant unique. Les données déjà obtenues restent intactes ; seuls les doublons sont écartés.
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04
Les éléments en échec sont conservés dans une liste, et seuls ceux-ci sont re-téléchargés
Les adresses en échec de collecte sont notées à part, et un script re-télécharge uniquement cette liste.
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05
En cas de blocage, il change de chemin et poursuit
Si la réponse ne vient pas ou arrive dans un format corrompu, il bascule vers un autre chemin et reprend à partir de ce point.
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06
Livré sous une forme qui fonctionne sans environnement de développement
Il est compilé en exécutable pour que le responsable puisse l’utiliser sans installer Python.
Le système de collecte que nous avons fait tourner le plus longtemps a couvert 40 sites ou plus pendant 5 ans. Il n’a pas été construit, livré puis laissé là : cette durée vient des corrections continues apportées à mesure que les sites cibles changeaient ou se bloquaient.
Technologies abordées au fil de 23 ans de développement
Le dirigeant conçoit et implémente lui-même chaque projet. Selon l'envergure, des développeurs sont directement sélectionnés pour rejoindre l'équipe, sans sous-traitance intégrale du cahier des charges.
- Python
- PHP
- Linux
- HTML
- Docker
- AWS
- EC2
- GitHub
- Redis
- MongoDB
- Node.js
Une équipe permanente de 3 personnes, sans aucune sous-traitance externe.
Si vous souhaitez étudier une adoption ou une collaboration technique.
Indiquez-nous simplement l’environnement d’application et la cible à détecter, et nous dresserons d’abord les approches possibles.