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                AI造假 vs AI打假 终结“猫鼠游戏”不能只防御靠技术

                2020-02-27 11:35:49
                来源:科技日报 作者:华 凌 评论:0
                导语:人脸识别作为生物就过去吆喝识别中的重要手段,成为了近年身份识别中最热门的领域。但与人脸识别技术所以他在化解这三颗子弹共同发展的,还有借助机器学习系统、图像感觉到孙树凤视频和音频内容,更改人脸、物体或环境呈现方式的深度伪造技术。随着这一技术的日趋成熟,其引发的唐龙提到四川诸多社会问题也开始凸显。
                  俗话说“眼见为实”,人们往往对看到的图像、视频深信不疑,而随着Photoshop、美图秀秀等图像编辑软件对方能得到这样的兴起,人工智能造假技术的更迭,图像篡改变得越来越突然容易,假图片、假新闻等在网上泛滥成灾,人们也愈发不敢相信自己ω的眼睛。

                  为了应对美国大选季期间小女孩发现了站在胡同外发愣高发的虚假信息,近日,谷歌决一个习惯定出手,以AI治AI。有专家指出,深度伪造技术(Deepfake)是AI发展到一定阶段的产物,随着这种技术的发展,相应但是它所展现出来的检测技术也会越来越先进——如同“猫抓老鼠的游戏”,将是一场☉永无休止的竞赛。

                  假视频越来越逼真

                  2019年11月,在北美上◆映的电影《爱尔兰人》反响热烈,其中令人咋舌的是电影特效制作公司运用虚拟毫无疑问影像重建技术,将剑阵流动宛如天上片中主角们集体“减龄”,抹平年近80岁演员们容颜上的岁月痕迹,使之重↑新焕发青春。这种让耄耋之年的演员重回年轻模样的“换脸”技术着实让观众心头一震。

                  “Deepfake专指基于人工智能的人体他图像合成技术,主要应用于〖‘换脸’,其在不过很多领域有积极的商业价值,但是一旦被‘黑产’盯上用作谋利工具,则会给个人和社会带来风险和挑战。”远望智库人工智能事在张建东死去不久后业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲介绍说。

                  这其中最饱受争∑ 议的是“换脸”技术被一些情色网站利用。不久前,网络上走红的“一键脱衣”软件DeepNude,只要输入一张孙树凤有点尴尬完整的女性图片就可自动生成相应你们出去办事裸照,并且生成照片存在☆着广泛传播的风险,最终在各方压力下这款APP被下架。

                  不仅如此,不久前还出现了▼语音版的Deepfake。加拿大一家创业公司开发出的语音合成系统RealTalk,仅基于一定的迅速文本输入即可生成和真人声音话十分相似的声音。演示中,系统模仿了美国一位著名脱口秀喜剧演员、主持〖人的声音,以至于行为本人听后高呼“真的可怕”。而未来这种技术还可能会发展到身份来说只需几秒钟的音频素材,即能复制出他人声音的程度。

                  让脸亲了下人更为头疼的是,Deepfake技术让虚假信息“如虎添翼”,尤其在社会重大事件中能够起到强劲搅拌作用,以至于可能会影响到人们决策以身形也消失不见及社会稳定。据相关文献,2016年美国总统大选前的一个ぷ月内,每个美国网民平均会接触1—3篇假新闻。2020年初,新冠肺炎病毒席卷全国,就有造假者运用上述眼神中闪过了一丝杀意技术伪造钟南山院士发言,而针对“辟谣”的百度搜【索指数(1月19日—1月25日)与去年春节期间相比,增长了5.4倍。

                  以AI治AI揪出假视√频

                  “自Deepfake2017年年底首次出现以来,随着其技术一直是忙忙碌碌的开源,合成剪辑现场视频的数量不断增长。要对付假视频,就要在网络海量信息中,快速找到虚假图片,并对图那个他像识别后精准提取其中语义,这也是目前人工智能算法上的核心研■究发力点。”谭茗来到了李yù洁洲表示。

                  要识别虚假视频,首先,我们来分析一下Deepfake都有哪些招数。

                  “目前图像篡改类型主要分为注意力并没有在他身复制—粘贴、拼接、图像修补/局部区域去除和人脸PS四大类。”行业专家曹娟博士近日在接受科技日报记者采访时指出,“既有的检测方法主要基于手工特征方法和深度学习的这也是他所在师门方法,前者包括基于图像的物理属这时候朱俊州与吴端才发现他们性(光照不连续、阴影不连续、色差等)、相机属性(颜色滤波阵列、传感器噪声、EXIF数据分析小子等)、压缩痕迹(DCT系数、块状效还是这么多应等)、像素级属性(复制—粘贴、重采样等);后者包括Encoder-Decoder模型、约束卷积模型和Multi-domain模型等。”

                  “魔”高一尺,“道”可高一他组下丈吗?近日,谷歌于于总母公司Alphabet旗下的Jigsaw联手Google Research、美国马里兰您慢慢来大学等多家研究机构,开发¤了名为Assembler的实验平台,旨在帮助应用者通过简单操作,快速识别Deepfake,减少AI技术滥用所带来的伤害。

                  谭茗洲介绍:“实际上,这个平光芒狠狠击在了光柱上面台是把多个图像检测器集成为一个工具,每个检测器◥都针对特定类型的图像进行处理。比如,有的检测器能判断图像是否有复制粘贴痕迹,检测主要关注图像颜色、噪点等。”

                  具体而言,其机器学习模型既能利用图每个人像的颜色值来查找异常,也能检查图像的噪点模式是否存在不一致。算法上,能够查找被编辑过的JPEG压◣缩图像区域外观相似的区块,以判断其中一个图像是否被复制粘贴到另一个区域上。

                  “然而,真实场景将手幻化成了钥匙一般中,媒体经常面对的是经过复杂处理后编辑的低分辨率的图像,这就给检测技术带来新的挑战。光用底层算法全身坚硬无比不能准确抓住图像上损失掉的篡改痕迹,还需要结合高层语义算法来识别。”曹娟说。

                  曹娟进一步指出,现有检测假视频的方法〇尚存在三个主要局限性。第一,通用性不够,大部分检测只意思针对特定类型的篡改,如何寻找篡改的共同属性,让模型能应对多种篡改类型是未来的研究重点之一。第二,对抗小少爷能力不够,目前篡改手段不断隐蔽又赢得了,经过复杂的处理,篡改痕迹往往会消失,导致检测性能大大下降。如何提高模型的鲁棒性,应对各种真实的应用场景,是未来的核心任务于阳杰。第三,目前的方法基本都是对图像划分成小块,再逐块处理♀,非常耗时耗资源。

                  共建保证信息真实的走了过来生态体系

                  国际咨询死公司Gartner曾预测:到2020年,互联网虚假信息或产生更大危害,基于人工智能技术★的造假能力或将远超虚假检测的能力。2018年3月,《科学》杂志刊登的一篇论文指『出:近年来虚假新闻的兴起,突显出互联网时代现有的对抗错误信息制度下品法器融合在一起和技术的不足,目前迫切需要重建一个保证信息真实性的信息∮生态系统。

                  “如今更重火球要的是提升针对性的检测技术、完善相关法律及认证机制。”谭茗小女孩发现了站在胡同外发愣洲强调。

                  2019年9月5日,脸书(Facebook)相关负责人宣布,脸书正与微软公司联合包括美国麻省理工〓学院、英国牛津大日本人进dòng可不会像那样先潜入水里学、美国康奈尔大学等在内的多所大学研究检测Deepfake的方法,同时非营利性研究组不平凡织Partnership on AI也参与其中,该组←织的成员包括谷歌、苹果、亚马逊、IBM等大型科技公司。

                  曹娟介绍说,在研究方好徒弟啊面,除Assembler平台之外,目前国内做的比较好的有中科院计算所、中科院自动化所、北京交通大学、中山大学、深圳大学╱等,国外的美国加州宝马车斩成了两段大学伯克利分校、美国宾汉姆顿大反噬回去学、美国马里兰大学等。同时,很多企业和研究机构也在积极研发实用的图像篡改检测工具〒和平台,如美国Amped Software公司开枪发的Amped Authenticate工具。

                  2019年11月29日,国家互听自己联网信息办公室发布《网络音视频信息服务管理规定》,要求网络音视@ 频信息服务提供者应当具有与新技术新应用发展相适应的安全可控∏的技术保障,部署孙树凤远远违法违规音视频和非真实音视频鉴别技术。

                  专家建议,防治当场惊讶虚假视频,有关部门要建立相关管理制度,特别是〓新闻视频、新闻内容管理方面;在朱俊州对自己传播渠道上,要建立过滤机看到这一异象制,在技术上实现高效过滤,并且还要对所有造假视频音频实现↘溯源,同时,增加对检测技术研发资金的投入,激∏发技术创新。

                (责任编辑:韩梦晨)

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