FACTOR：无需续联即可自动检测深度伪造技术

GitHub最近发布了一款名为FACTOR的新工具，该工具采用事实核查技术来检测数字媒体，为检测前所未有的深度伪造攻击提供了一种新颖而有效的工具。与传统的方法不同，FACTOR无需事先进行训练，能够自动检测深度伪造技术。

该项目由Tal Reiss、Bar Cavia和Yedid Hoshen开发，采用官方PyTorch实现，被设计用于捕捉深度伪造中的虚假事实和其不完美合成之间的差异。通过使用“真实度分数”通过余弦相似性计算相似性，FACTOR能够有效区分真实和伪造媒体，实现对零日深度伪造攻击的强大检测。

此外，FACTOR采用了一种新颖的方法来检测数字媒体，不仅可以用于检测深度伪造，还可以用于检测其他形式的数字媒体欺诈。因其独特的功能，目前FACTOR已经成为GitHub上最热门的新项目之一。

核心功能:

深度伪造类型:FACTOR能够检测三种深度伪造类型，包括面部伪造（Face Forgery）、音频-视觉伪造(Audio-Visual)、以及文本-图像伪造(Text-to-Image)。每种类型都伴随着虚假事实，如“巴拉克·奥巴马的图像”或视频和音频描述相同事件的虚假事实。

真实度计分系统:FACTOR利用“真实度分数”通过余弦相似性来量化虚假事实和深度伪造的不完美合成之间的相似性。这个创新的计分系统使得对深度伪造的检测更加精准和可靠。

零日深度伪造攻击检测:通过巧妙地利用虚假事实与深度伪造之间的差异，FACTOR能够在没有任何先验知识的情况下检测零日深度伪造攻击。这使得它成为应对新型伪造手法的强大工具。

简便的安装:为了方便用户，FACTOR提供了简便的安装步骤，包括虚拟环境的创建、激活以及通过requirements.txt文件安装所需的依赖项。

引用支持:作为研究成果，如果用户发现FACTOR对其工作有帮助，项目提供了相应的引用格式，方便用户在其论文或研究中引用本项目。