weqfajinaazad.org – Di era di mana kecerdasan buatan terus berkembang pesat, fenomena deepfake atau konten sintetik yang meniru video, audio, atau gambar nyata, menjadi ancaman nyata terhadap integritas informasi. Salah satu tantangan yang paling serius bagi sistem pendeteksi deepfake saat ini adalah serangan adversarial, yaitu manipulasi halus pada input media yang dirancang untuk mengecoh model deteksi. Serangan seperti ini bisa membuat konten palsu lolos dari sistem keamanan hanya karena satu perubahan piksel kecil atau pola noise yang hampir tak terlihat.
Metode baru yang muncul untuk mengatasi serangan adversarial ini memanfaatkan pendekatan Explainable Artificial Intelligence (XAI) yang mampu memberi pemahaman ke dalam tentang bagaimana model membuat keputusan. Dengan XAI, model tidak hanya memberikan jawaban “deepfake” atau “asli”, tapi juga memetakan bagian mana dari video atau gambar yang dianggap mencurigakan — misalnya artefak visual, ketidakselarasan lip-sync, pola kedipan mata yang tidak wajar, atau perubahan warna halus di kulit. Data ini kemudian digunakan untuk melatih model tambahan yang secara khusus memperkuat deteksi terhadap input yang telah dimodifikasi secara adversarial. Salah satu studi terbaru menunjukkan bahwa penggunaan XAI plus ekstraktor fitur (feature extractor) yang memproses gambar asli dan peta interpretasi XAI dapat meningkatkan akurasi dalam mengenali deepfake yang telah diserang adversarial tanpa harus mengorbankan kecepatan atau performa dasar dari pendeteksian umum. Selain itu, fusion model dari beberapa model convolutional neural network juga terbukti membantu: jika satu model gagal, model lain dapat mendeteksi tanda manipulasi lain sehingga sistem total tetap tangguh.
Penerapan strategi ini penting baik bagi platform media sosial, penyedia konten, lembaga pemerintah, maupun masyarakat umum agar dapat mempertahankan kepercayaan terhadap media digital. Teknologi deteksi deepfake yang hanya mengandalkan perbedaan visual atau suara bisa dipecundangi oleh serangan adversarial jika tidak dirancang dengan matang. Oleh karena itu, selain pembangunan model deteksi, edukasi publik tentang ciri-ciri konten yang dimanipulasi juga harus diperkuat. Kesadaran bahwa “apa yang terlihat sangat nyata belum tentu asli” menjadi kunci dalam menjaga integritas informasi di zaman AI-mendominasi.
