“换脸”也逃不过数字侦探法眼

作者: 互联网资讯  发布:2019-10-20

金沙澳门官网dkk,Hany Farid是美国达特茅斯学院的一名计算机科学家,擅长检测图片和视频造假。他的客户包括大学、媒体组织和法院,他说图片造假不仅变得越来越频繁,也变得越来越高明。他向《自然》讲述了他与造假者之间你追我赶的“军备竞赛”。

“换脸”也逃不过数字侦探法眼 深度伪造视频有了鉴证工具

金沙澳门官网dkk 1Hany Farid。图片来源:Eli Burakian/Dartmouth College

科技日报纽约8月8日电 由人工智能技术合成的虚假视频已达到几可乱真的水平,美国国防部设立的研究项目现已开发出识别这些虚假视频的首批工具。

鉴定造假图片的第一步是什么?

一种简单而又有效的做法是反向图片搜索。你把图片放到Google Image Search或TinEye里面进行搜索,它们会显示该图片还在其他哪些地方出现过。哥伦比亚大学的一个项目则将这个做法提高到新的高度,他们开始查找目标图片中从其它图片改换而来的部分。

一般而言,如果一张图片是假的,我们会考虑哪些图案、几何特征、颜色或结构会被破坏。例如,如果有人向一个场景里添加了一个物体,我们知道他们添加的阴影一般是错的。2012年,一段名为“Golden Eagle Snatches Kid” (“金雕抓孩子”)的视频被疯传,它是我最喜欢的案例之一。我们只用了15分钟就发现了阴影的不协调之处:老鹰和小孩都是电脑制作而成的。

制作虚假视频的最常见技术是使用机器学习技术将一个人的脸换到另一个人的脸上。由此产生的视频,也被称为深度伪造视频,不仅制作简单而且逼真度惊人,经熟练的视频编辑人员进行进一步调整后,还可使其看起来更加真实。

如果造假手段非常隐蔽怎么办?

我们有大量分析手段可用。在彩色照片中,每一个像素都需要三个值——分别对应该点的红色、绿色和蓝色的分量。但是,大部分相机每个像素只记录一种颜色,并通过采用该像素周围像素的均值来填补空白。这意味着对于一张照片中的任何给定颜色来说,每一个缺失的像素都与其周围像素存在特定的关联,如果我们添加某物或进行修饰,这种关联就会被破坏,我们就能检测出来。

另一种技术叫JPEG压缩。几乎所有图片都采用JPEG格式存储,它们在保存的时候会损失部分信息。而每一种相机在存储时损失的信息量千差万别。如果使用Photoshop打开JPEG文件,然后再保存,最终一定会和原始文件存在细微差别,这个是我们可以检测出来的。我希望我可以快速鉴别你上传的任意图片的真伪;不过,目前鉴定仍然非常困难,需要专业知识才能发现其中不协调的部分。

深度伪造视频使用了被称为“生成建模”的机器学习技术,其允许计算机在生成具有统计相似性的假实例之前从真实数据中学习。最新的深度伪造技术拥有两个神经网络——生成对抗网络,其共同工作可产生更有说服力的虚假视频。

谁使用你的数字取证服务?

我服务的组织包括美联社、路透社和《纽约时报》。全球专攻数字取证的专业人员屈指可数,因此工作范围有限,也就是说你只能分析一些真正举足轻重的图片。不过,有关方面正在为扩大分析范围而努力。去年,美国国防高级研究计划局(DARPA)启动了一个大型项目,我也参与其中。他们尝试在未来五年里创建一个系统,让你可以一天分析成千上万张图片。这是一个雄心勃勃的项目。

我也为法庭提供大量服务。例如,儿童色情作品在美国是非法的,但是电脑生成的儿童色情作品受美国宪法第一修正案“言论自由”条款的保护。如果有人因此被捕,他们可能说图片不是真的,那么我就需要证明这一点。我几乎每天都会收到有关图片骗局的电子邮件。

美国国防高级研究计划局为此设立了“媒体鉴证”项目,以开发能识别深度伪造视频的工具。该项目最初旨在实现现有鉴证工具的自动化,但最近将重点转向了人工智能生成的虚假视频。项目负责人马修·特鲁克表示,研究人员已在GAN操纵的图像和视频中发现了微妙的线索,从而使其能够检测到变化的存在。

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