La startup britannica Surf Security ha lanciato un’innovativa soluzione per il riconoscimento dei deepfake audio è ora disponibile. Il programma è in grado di rilevare con una sorprendente precisione pari al 98%, se la voce in riproduzione sia quella di una persona reale o generata da un algoritmo di intelligenza artificiale. Utilizzando avanzate tecnologie basate su reti neurali, il sistema è progettato per affrontare un problema crescente nel panorama digitale, dove fake audio possono avere ripercussioni significative in vari ambiti.
Funzionalità e tecnologia
La tecnologia sviluppata da Surf Security integra il rilevamento di deepfake audio direttamente nel programma di navigazione. I test attualmente in corso si focalizzano sui contenuti audio, con prospettive di estensione anche a immagini e video in un futuro prossimo. Ziv Yankowitz, dirigente tecnico di Surf Security, ha enfatizzato l’importanza di avere un sistema che non solo identifica i deepfake rapidamente, ma lo fa in meno di due secondi, indipendentemente dalla presenza di rumori di fondo, garantendo così un’operatività fluida e tempestiva.
Implicazioni e futuro del programma di Surf Security
La crescente sofisticazione dei deepfake solleva preoccupazioni in merito a frodi, manipolazione politica e diffusione di disinformazione. La funzionalità proposta da Surf Security permette un monitoraggio efficace, aumentando la sicurezza nelle comunicazioni su piattaforme ampiamente utilizzate come WhatsApp, Slack, Zoom e Google Meet.
La disponibilità di questo strumento non solo offre protezione agli utenti, ma rappresenta anche un passo decisivo verso una maggiore integrità delle informazioni. Il lancio della versione completa del browser, dotato di rilevatore di deepfake, è previsto per l’inizio dell’anno prossimo.
Integrazione diretta nel browser
La soluzione progettata da Surf Security non solo garantisce un’efficace identificazione ma lo fa attraverso un’integrazione diretta nel browser.
Questa tecnologia si basa su sofisticate architetture di reti neurali, addestrate su un vasto repertorio di deepfake generati da varie piattaforme di clonazione vocale. Le capacità del sistema sono impressionanti: riesce a identificare un audio manipolato in meno di due secondi, mantenendo elevate prestazioni anche in ambienti con rumore di fondo.