वीडियो को अलग करें. रिटर्न JSON {"visual_signs":[...],"context_checks":[...],"verdict":"..."}: visual_signs - वीडियो में ही नकली के संकेत; context_checks — संदर्भ और स्रोत की जाँच करना; verdict - क्या करना है इस पर एक सूचित निर्णय। केवल JSON लौटाएँ, इसके आसपास कोई पाठ नहीं।
यांत्रिकी: जनरेटिव मॉडल ऐसे चेहरे, आवाजें और वीडियो बनाते हैं जो कभी अस्तित्व में नहीं थे। कोई आदर्श नहीं है - निशान हैं। दृश्य संकेत: अजीब उंगलियां, दांत, कान, विषम बालियां और चश्मा, "तैरते" बाल, पृष्ठभूमि में विकृत पाठ, अप्राकृतिक पलकें झपकाना, ध्वनि के साथ तालमेल नहीं बिठा पाना, बहुत चिकनी, मोमी त्वचा। लेकिन संकेत तेजी से पुराने होते जा रहे हैं - आज मुख्य तरीका "पिक्सेल को देखना" नहीं है, बल्कि संदर्भ की जांच करना है। तकनीक: रिवर्स इमेज सर्च और प्रश्न "मूल स्रोत कहां है?" - एक नकली आम तौर पर बिना किसी कहानी के, केवल स्थानांतरण में सामने आता है, और यह व्यक्ति के आधिकारिक चैनलों पर नहीं होता है। वॉयस डीपफेक के खिलाफ दूसरी तकनीक: किसी ज्ञात नंबर पर कॉल करें और एक प्रश्न पूछें, जिसका उत्तर केवल एक वास्तविक व्यक्ति ही जानता है - "पारिवारिक कोड शब्द।" अंदरूनी सूत्र: यह तस्वीर नहीं है जो घोटालेबाज को उजागर करती है, बल्कि परिदृश्य है - तात्कालिकता, गोपनीयता, और पैसे या कोड के लिए अनुरोध। एक सच्चा मित्र और एक सच्चा बैंक सत्यापन की प्रतीक्षा करेगा। एक सामान्य गलती: किसी वीडियो या ऑडियो पर सिर्फ इसलिए विश्वास करना क्योंकि "उसका चेहरा और आवाज वहां है" - यही वह चीज़ है जिसे अब सबसे आसानी से नकली बनाया जा सकता है।
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