纽约州立大学水牛城分校的科学家近日公布了一项可用来辨识Deepfake的技术，他们利用眼角膜上的光线反射图像来辨识影像的真实性，辨识度高达94%。
此论文已被IEEE接受，论文的第一作者、亦为该校教授的Siwei Lyu解释，角膜就像是一个会反射的球面，因此，任何藉由光源进入眼睛的事物都会在角膜上留下图案，由于眼睛是看著同样的事物，因此在两眼上应该会留下非常类似的反射图案。
于是，在一张照片或一段影片中，两个眼睛内的图案通常是相同的形状或颜色，但在利用AI创造的影像中，包括生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）影像在内，都未能准确地执行此一操作，可能是因为它们多半是以许多照片合并成假照片所致。
这群科学家即打造了一个工具来检查两隻眼睛所呈现的图案是否一致，比较了角膜上所呈现的图案形状，光的强度，以及反射光的其它特性，并展现出94%的有效率。
不过，这种方法其实仍有不少限制，例如需要有光的反射来源，或者是有心人士也能够藉由后制来调整两眼的反射图案，而且它必须比对两只眼睛，若只能看到一只眼睛，该技术就无用武之地了。
facebook在去年举办的Deepfake影片辨识技术创新大赛吸引了全球2,000名AI专家，这些参赛者上传了超过3.5万个模型来辨识20万的假影片，其中有10万是由脸书录制且先行开放参赛者访问的公开数据集，另外10万则是未曾曝光过的「黑盒子」数据，结果公开资料集的Deepfake最高辨识率为82.56%，而「黑盒子」资料集的Deepfake最高辨识率则仅65.18%。
