本文摘要:脸部识别作为生物识别中最重要的手段,成为近年来身份识别中最受欢迎的领域。

365BET官网

脸部识别作为生物识别中最重要的手段,成为近年来身份识别中最受欢迎的领域。然而,与人脸识别技术联合发展的还有利用机器学习系统、图片视频和音频内容,改变人脸、物体或环境呈现方式的深度造假技术。

随着该技术的日益成熟,许多社会问题也开始突出。在应对欺诈录像方面,现在各方面在寻求技术突破的同时,也致力于改变制度建设。

俗话说眼见为实,人们常常相信看到的图像、录像,但随着Photoshop、美图秀秀等图像编辑软件的蓬勃发展,人工智能的不现实技术的交替,图像的伪造更加简单,假图像、假新闻等在网上泛滥,人们也不相信自己的眼睛为了应对美国议会选举季节高发的欺诈信息,最近谷歌要求使用,用AI领取AI。一些专家认为,深度伪造技术是人工智能发展到一定阶段的产物。随着这种技术的发展,合适的测试技术不会像猫抓老鼠一样更先进的设备,这将是一场永恒的比赛。

假视频更加细致,2019年11月在北美公开的电影《爱尔兰人》反响冷淡,其中电影效果制作公司利用虚拟世界影像修复技术,集体降低电影主角们的年龄,给平年近80岁的演员们带来了脸上的岁月痕迹,开放了新的春天。这种让年长的演员回到年长的脸上的技术,只是让观众的心像雷一样。

Deepfake是指基于人工智能的人体图像制作技术,主要应用于面部交换,在很多领域具有很大的商业价值,但被黑产识破后用于谋利工具,不会给个人和社会带来风险和挑战。远眺智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲说明。其中最有争议的就是换脸技术被一些情色网站利用。

不久前,网上流行的单击窥视软件DeepNude,只要输出原始女性照片,就能自动分解适当的陈冠希,分解照片没有广泛传播的风险,最后在各方面的压力下这个应用程序被撤去了。不仅如此,在不久前,语音版的Deepfake也经常出现。加拿大的创业公司开发了语音合成系统RealTalk,只有基于一定的文本输出才能分解出与真正的声音非常相似的声音。

在展示中,系统模仿美国着名脱口秀喜剧演员、主持人的声音,本人听了之后喊得很可怕。将来,这种技术可能会发展几秒钟的音频素材,也就是说可以发出别人的声音。更令人困惑的是,Deepfake技术使欺诈信息如虎添翼,特别是在社会重大事件中需要强烈加热,可能会影响人们的决策和社会稳定。据文献介绍,2016年美国总统选举前一个月内,每位美国网民的平均值不知道13条假新闻。

2020年初,新冠肺炎病毒席卷全国,伪造者利用上述技术伪造钟南山院士讲话,消除谣言的百度搜索指数(1月19日1月25日)与去年春节期间相比迅速增加了5.4倍。以AI清领AI追查假视频,Deepfake2017年底首次出现以来,随着其技术开源,编辑视频的数量大幅增加。

为了应对假视频,必须在网络的大量信息中慢慢寻找欺诈的照片,正确提取图像识别后的语义。这也是目前人工智能算法的核心研究能力点。谭茗洲应对。

要识别欺诈录像,首先分析Deepfake有什么技巧。目前,图像伪造类型主要分为复制粘贴、拼凑、图像修复/局部区域去除和面部PS四类。

业界专家曹娟博士最近拒绝接受科技日报记者采访时,现有的检测方法主要基于手工特征方法和深度自学方法,前者还包括基于图像的物理属性(光不倒数、阴影不倒数、色差等)、照相机属性(颜色过滤阵列、传感器噪音、EXIF数据分析等)、传输痕迹(DCT系数、块状效果等)、像素级属性(复印粘贴、轻取样等)后者包括Encoder-Decoder模型、约束卷积模型和Multidomain模型等。魔高一尺,道高一丈?最近,谷歌母公司Alphabet旗下的Jigsaw合作Googlerrresearch、美国马里兰大学等多个研究机构开发了命名为Assembler的实验平台,目的是通过非常简单的操作者,慢慢识别Deepfake,增加AI技术欺诈带来的损失。

谭茗洲说:实质上,该平台将多个图像检测器集成为工具,各检测器对特定类型的图像进行处理。例如,有的检测器可以识别图像是否有复制粘贴痕迹,主要关注图像的颜色、噪音等。明确地说,其机器学习模型可以利用图像的颜色值查询异常,也可以检查图像的噪音模型是否不完全一致。

在算法上,我们需要查询被编辑的JPEG传输图片区域外观相近的区块,以确定其中一个图片是否被复制并粘贴到另一个区域。但是,在现实场景中,媒体经常面临简单处理后编辑的低分辨率图像,给检测技术带来新的挑战。光靠底层算法无法准确逃脱图像上丢失的伪造痕迹,还必须融合高层语义算法来识别。

曹娟说。曹娟进一步认为,现有检测假视频的方法只有三个主要局限性。第一,通用性过高,大部分检测只针对特定类型的伪造,如何寻找伪造的联合属性,使模型能够应对多种伪造类型是未来研究的重点之一。第二,处理能力过强,目前伪造手段隐藏很大,经过简单处理,伪造痕迹不消失,检测性能大幅提高。

如何提高模型的鲁棒性,应对各种现实应用于场景,是未来的核心任务。第三,目前的方法基本上是将图像区分为小块,然后逐一处理,这非常耗时。资源共享确保信息现实的生态体系,国际咨询公司Gartner预测到2020年,网络欺诈信息和更大的危害,基于人工智能技术的不实力和接近欺诈检查的能力。2018年3月,《科学》杂志发表的论文认为,近年来欺诈新闻的蓬勃发展,强调了网络时代现有的应对错误信息制度和技术的严重不足,现在需要修复确保信息真实性的信息生态系统。

现在更重要的是提高目标检查技术,完善涉及法律和证书机制。谭茗洲特别强调。2019年9月5日,Facebook相关负责人宣布,Facebook与微软公司领导,包括美国麻省理工学院、英国牛津大学、美国康奈尔大学等多所大学研究检查Deepfake的方法,同时非营利性研究的组织Partnership宣布AI也参加,该组织的成员包括谷歌、苹果、亚马逊、IBM等大型科技公司。

曹娟说,在研究方面,除了Assembler平台外,目前国内实现的中国科学院计算所、中国科学院自动化所、北京交通大学、中山大学、深圳大学等,国外美国加利福尼亚大学伯克利分校、美国宾汉姆顿大学、美国马里兰大学等。同时,许多企业和研究机构也在大力开发简单的图像伪造检测工具和平台,如美国Ampedsoftware公司开发的Amped。2019年11月29日,国家互联网信息办公室发布《网络语音视频信息服务管理规定》,拒绝网络语音视频信息服务提供商应具备与新技术新应用于发展相适应的安全高效技术确保,部署违法违规语音视频和非现实语音视频识别技术。专家建议,防止欺诈视频,有关部门应建立管理制度,特别是在新闻视频、新闻内容管理方面,建立过滤机制,在技术上构筑高效过滤器,在构筑所有不真实视频音频的本源的同时,减少检测技术研发资金的投入,唤起技术创新。

本文关键词:365体育在线,365BET,365体育,365BET首页,365BET官网

本文来源:365体育在线-www.hkjk120.com