在数字媒体和社交平台迅猛发展的时代，视频已成为人们获取信息和表达观点的重要载体。然而，伴随视频制作技术的进步，尤其是生成式人工智能等技术的广泛应用，假视频（Deepfake）现象愈发猖獗，不仅误导公众，更严重威胁社会信任和公共安全。面对这一挑战，科学家们正积极探索创新手段以鉴别视频真伪。近期，康奈尔大学的一支团队提出了通过“光中隐秘代码”技术来保护视频真实性的崭新方法，这一技术在光线本身中嵌入秘密代码，即使视频被拍摄、传播或篡改，也能通过检测这些光中的暗码来辨别其真伪。传统的视频水印技术大多数依赖于数字视频文件本身，使用特定相机或者软件进行微小像素调整，虽能在一定程度上辨别是否篡改或AI合成视频，但其局限性明显。首先，水印嵌入依赖于拍摄或制作环节的参与，如果视频来源不受控，水印无法保证覆盖所有内容。
其次，恶意者可能绕过水印手段，伪造类似的效果或销毁水印，从而降低鉴别效果。而康奈尔团队创新性地将水印概念从后期数字层面转移至光源本身，通过可编程光源以肉眼难以察觉的光亮度微调编码，将时间戳化的低保真视频信息隐藏在光中。这些“编码光”被用在关键事件、重要场合甚至室内外环境，例如采访现场、新闻发布会、纪念建筑等。当视频在这种特殊光照环境下拍摄时，隐藏在光中的秘密代码会被真实记录下来，相比传统数字水印更具普适性和强制性。每一种编码光都对应唯一的秘密代码，具备时间戳功能和光学信息记录功能。通过专业解析工具，研究人员能够还原隐藏信息，即使视频经过剪辑、重组或篡改，异常之处依然会暴露无遗，因为篡改视频将无法与原始编码光中的信息匹配。
更重要的是，该技术的设计灵感来源于人类视觉系统对于光线随机波动的不敏感性，编码过程模拟自然光中的“噪声”现象，使光线亮度变化在人眼看来像自然波动，无形中实现有效隐蔽。康奈尔大学的计算机科学助理教授Abe Davis和研究生Peter Michael共同领导了该技术的开发。他们强调，随着生成式人工智能的普及，视频作为“真实见证”的地位正遭受严峻挑战。由此，确保视频内容完成真实性认证变得尤为迫切和紧迫。通过使用“噪声编码照明”技术，可大幅提升视频取证分析的可靠性。现有的解决方案多依赖数字签名、文件元信息、水印嵌入等数字层手段，而光中隐秘代码利用物理层的光照特性，具备无法轻易绕过的先天优势。
这使得无论视频由谁、中国身何种设备拍摄，只要存在编码光源，视频即自动携带正版“认证”。团队还探索了多光源情况下的多重编码策略，同时利用多个光源分别嵌入不同代码，进一步增强造假难度。即便攻击者获知编码存在，伪造每一条光线对应的代码，却必须保证所有代码间兼容，造假的难度呈指数级增长。此外，这项技术不仅适用于室内固定光源，还成功验证了部分户外环境下的应用效果，且对不同肤色的被拍摄对象均能正常识别，兼具广泛适用性。康奈尔研究团队深入研究了人眼对光变化的感知阈值，确保编码过程既能保证隐蔽性，又能被高级解析设备捕捉。这无疑提升了人们对视觉真伪鉴别的技术水平，尤其有助于新闻媒体、司法鉴定、公共安全等领域的视频真实性核验。
未来，随着智能光源控制技术的成熟和普及，编码光源有望集成于更多日常照明设备，如手机屏幕、电脑显示器、办公照明甚至街道灯具，实现更加广泛的真伪保护网络。这种“无声”的认证方式将成为视频真伪的可靠守护者，极大遏制假视频的扩散速度和影响力。不可忽视的是，假视频鉴别和防护技术本质上是一场永无止境的攻防竞赛，随着对抗技术的快速演进，恶意制作者也会不断尝试规避检测手段。康奈尔的研究者们坦言，这场斗争将长期存在，唯有持续创新和合作，才能为公众建立可信赖的信息环境。结合人工智能辅助分析、多模态认证等技术，光编码技术有望成为未来多重鉴定体系中的关键一环。综上所述，隐秘代码水印的光学创新，不仅突破了传统数字水印的局限，也为全球打击假视频和虚假信息提供了强有力的技术支持。
在社交媒体信息爆炸的时代，这样的发明无疑为维护媒体真实性、保护公众知情权注入了全新动力。未来，随着技术逐步应用和普及，光中编码将成为打击数字伪造和维护视频原真性的重要防线，也将推动社会迈向更加透明可靠的数字内容生态。
