Tháo rời video. Trả về JSON {"visual_signs":[...],"context_checks":[...],"verdict://..."}: visual_signs - có dấu hiệu giả mạo trong chính video đó; context_checks - kiểm tra bối cảnh và nguồn; verdict - một quyết định sáng suốt về việc cần làm. Chỉ trả về JSON, không có văn bản xung quanh nó.
Cơ học: Các mô hình sáng tạo tạo ra khuôn mặt, giọng nói và video chưa từng tồn tại. Không có lý tưởng - có dấu vết. Dấu hiệu thị giác: ngón tay, răng, tai lạ, khuyên tai và kính không đối xứng, tóc “lơ lửng”, văn bản nền bị méo, chớp mắt không tự nhiên, môi không khớp với âm thanh, da quá mịn, như sáp. Nhưng các dấu hiệu này nhanh chóng trở nên lỗi thời - ngày nay phương pháp chính không phải là “nhìn vào pixel” mà là kiểm tra BỐI CẢNH. Kỹ thuật: tìm kiếm hình ảnh ngược và câu hỏi “nguồn gốc ở đâu?” - hàng giả thường xuất hiện mà không có câu chuyện, chỉ xuất hiện trong các lần chuyển tiền và nó không có trên các kênh chính thức của người đó. Kỹ thuật thứ hai chống lại giọng nói giả mạo sâu: gọi lại một số đã biết và đặt một câu hỏi, câu trả lời mà chỉ người thật mới biết - “từ mã gia đình”. Người trong cuộc: kẻ lừa đảo không phải là hình ảnh mà là tình huống—sự khẩn cấp, bí mật và yêu cầu về tiền hoặc mã. Một người bạn thực sự và một ngân hàng thực sự sẽ chờ xác minh. Một sai lầm điển hình: tin vào một video hoặc âm thanh chỉ vì “khuôn mặt và giọng nói của anh ấy ở đó” - đây là thứ dễ bị làm giả nhất hiện nay.
Mở khóa quyền truy cập để gửi giải pháp nhằm đánh giá AI ngay lập tức.