使用区块链进行深度欺诈检测可通过帮助验证视频的真实性来帮助减少错误信息传播的情况。
Deepfake是一种人工智能(以及创建的视频内容)，用于创建令人信服的图像、音频和视频骗局。 简言之，用大白话讲就是AI换脸。Deepfake的实例很多，有些完全是出于娱乐目的。例如，“更好的呼叫特朗普：洗钱” 101是“坏蛋”的模仿，并提供了有趣的内容。
但是，Deepfake也可以用于恶意目的。因此，如果不加以制止，假冒伪劣品可用于散布大规模的宣传和错误信息，从而带来严重的后果。将区块链用于深度仿生监视可以通过帮助验证此类视频的真实性来帮助减少此类情况。
区块链在打击 Deepfake 中的潜在作用
图像或视频可以由多方在来源处进行加密签名。可以在录制时将加密哈希分配给视频。利用区块链的不变性功能，一旦输入哈希数据就无法修改。在原始各方进行验证之后，可以将上传、下载和编辑视频的每个实例写入智能合约。这将为视频创建审核跟踪，并确保其完整性并提高可追溯性。
可以在每个阶段将哈希数据与源进行比较。如果两个数据集之间存在任何不匹配，则可以帮助推断视频已更改。
例如，警官和调查人员使用摄像机记录犯罪现场的详细信息。可以为视频分配每个在场人员的唯一哈希数据(指纹)。然后将此数据作为智能合约写入到区块链中，并得到每个成员的验证。同样，将使用原始数据验证下载、上传和共享的每个实例，以确保其真实性。因此，通过使用区块链技术，可以大大减少视频篡改的情况。
深度识别伪造的区块链的可靠性
区块链可以改善我们Deepfake伪造识别的工作。但是，不应将其视为对抗Deepfake的解决方案。区块链很容易遭受复杂的网络攻击，这些攻击可能会损害其完整性和可靠性。
因此，区块链不能被视为真相的最终保证。从原始到最后一个已知实例，应采取谨慎的方法来验证区块链上数据的可信度。这种方法将有助于增加我们对视频可信度的信任。
区块链极大地加强了我们对Deepfake的斗争。但是，它仍然不是完全可靠。它需要的是结合其他技术(如AI)来进一步提高其功能。区块链和AI的结合可以大大改善Deepfake。即使我们考虑了Deepfakes识别的区块链的局限性，还是有一个工具可以通过帮助识别Deepfakes来减少因Deepfakes传播的错误信息实例。
作者：蒙光伟