AntiFake · 实时伪造识别引擎
事后分析伪造内容的技术早已存在，但判定一旦滞后，结果便无从使用。为此，我们实现了在核验流程进行期间完成判定。本项目是中小风险企业部创业成长技术开发项目下的国家 R&D 课题，成果为 AntiFake 及相关专利申请。
课题执行
之前
2023.05 启动
之后
2024.07 完成 · 8 项性能指标全部达标
为保护客户信息，画面以模拟数据重新构建了相同功能。
背景
非面对面开户、远程身份核验、视频面试——通过人脸确认身份的流程越来越多，确认这张脸是否真实的环节也随之成为必需。我们以中小风险企业部创业成长技术开发项目课题的形式解决了这一问题。
问题所在
事后分析伪造与否的技术早已存在。本课题的目标是实时。如果不能在身份核验进行的当下给出判定，判定结果便失去用途。
成果
- 实时识别人脸伪造视频的技术
- 软件产品 AntiFake——以免费应用形式在 App Store 上架，支持 4 种语言
- 韩国国内专利申请 1 项
除检测外，模型训练也可在应用内直接执行。 每出现一种新的伪造手法就重新构建并部署模型并不现实，因此训练需要能够在现场持续进行。图中显示的是训练进行中的状态。
界面支持包括韩语在内的 4 种语言。上图为其中三种，项目名称和按钮文字随语言切换。
结果
课题于 2024 年 7 月按计划完成，并已于 2024 年 2 月就开发成果提交专利申请。
性能数据来自外部测试机构。龟尾电子信息技术院测试了 8 个项目，全部超过目标值。例如，移动端深度伪造检测速度目标为 7FPS，实测为 59.2FPS（测试设备为 Galaxy S21 Ultra）。各项目的测试设备不同，8 个项目的完整数据及测试条件已刊于技术页面。
相关案例请见AI 应用。