Vastav AI: भारत का पहला डीपफेक डिटेक्शन सिस्टम
भारत का पहला डीपफेक डिटेक्शन सिस्टम Vastav AI (वस्तव) Zero Defend Security द्वारा विकसित एक क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है, जिसका उद्देश्य AI-जनित या मॉडिफाइड फोटो, वीडियो, ऑडियो को पहचानना है। इसका नाम हिंदी शब्द “वास्तव” (यानी रियलिटी) से प्रेरित है।
यह सिस्टम 10 मार्च 2025 को लॉन्च हुआ, और CID Karnataka के CIDECODE हैकाथॉन (PES University) में सम्मानित किया गया ।
Vastav AI की सटीकता और प्रदर्शन
99 % तक की घोषणा की गई सटीकता। सेकंडों में रीयल‑टाइम विश्लेषण करता है, जो मीडिया व फ़ोरेंसिक पेशेवरों के लिए उचित है ।
Vastav AI का तकनीकी कार्यप्रणाली

हीटमैप – संशोधित क्षेत्रों को हाईलाइट करता है।कॉन्फिडेंस स्कोर – AI-जनित सामग्री की संभाव्यता बताता है।
मेटाडेटा इंसाइट्स – डिजिटल फिंगरप्रिंट व ट्रांसमिशन रिकॉर्ड को जांचता है।
विस्तृत रिपोर्ट – PDF, JSON, DOCX में उपलब्ध; फोरेंसिक, मीडिया सत्यापन या कोर्ट प्रस्तुति हेतु उपयुक्त ।
Vastav AI का उपयोग और उपलब्धता
सरकारी एजेंसियों एवं कानून प्रवर्तन संस्थाओं के लिए फ्री।मीडिया, निजी कंपनियों व उपयोगकर्ताओं के लिए सब्सक्रिप्शन-आधारित मॉडल।

Vastav AI का उदाहरण प्रभाव
CIDECODE 2025 में पुरस्कार; मीडिया सत्यापन, साइबर-क्राइम जांच, चुनावी सामग्री, वित्तीय धोखाधड़ी आदि में उपयोग संभव ।Vivekananda International Foundation ने इसे भारत में साइबर सुरक्षा को मजबूत करने वाली पहल के रूप में स्वीकार किया ।
Vastav AI कार्यप्रणाली – तकनीकी मंथन
इनपुट(Content): वीडियो/इमेज/ऑडियो फ़ाइल।एनालिसिस:विज़ुअल मॉडल डिटेक्ट करता है असंगत चेहरे, पोर्टे, पैटर्न।ऑडियो मॉडल पहचानता है टोन, स्पीच पैटर्न, क्लोनिंग संकेत।मेटाडेटा मॉडल जांचता है छिपे डेटा व टाइमस्टैम्प्स।आउटपुट:हीटमैप – डिटेक्टेड हिस्से दिखाता है।कॉन्फिडेंस स्कोर – नकली होने की प्रतिशत संभावना।रिपोर्ट – फाइल जनरेट, मीडिया रिपोर्ट या कानूनी दस्तावेज़ के रूप में।
Vastav AI की सीमाएँ और भविष्य
स्वतंत्र सत्यापन (independent audits) की ज़रूरत – 99 % दावों की पुष्टि आवश्यक ।वैकल्पिक बायस – मॉडलों के प्रशिक्षण पर क्षेत्रीय विविधता का ख्याल रखना ज़रूरी है ।
भविष्य की योजनाएं:ब्लॉकचेन इंटीग्रेशन, सोशल मीडिया API, रीयल‑टाइम वीडियो डिटेक्शन, बहु-भाषा सपोर्ट ।
Vastav AI वास्तव में भारत के डिजिटल सुरक्षा क्षेत्र में एक मील का पत्थर है। अत्याधुनिक मशीन लर्निंग, फोरेंसिक तकनीक और क्लाउड-आधारित सुविधा इसे कानून प्रवर्तन, मीडिया और साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है। हालांकि उच्च सटीकता दावा उम्मीद जगाता है, लेकिन भविष्य में अधिक स्वतंत्र परीक्षण और व्यापक उपयोग रणनीति इसे और विश्वसनीय बना सकती है।यदि आप इसकी कार्यप्रणाली, कीमत, Enterprise API या प्रतियोगी विकल्पों (जैसे Intel FakeCatcher आदि) पर चर्चा करना चाहते हैं, तो मुझे जरूर बताइए—मैं विस्तार से बताने को तैयार हूँ।