传统的分析方法存在诸多缺陷，越来越需要分析更多的安全信息、并且要更加快速的做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来的挑战 大数据安全分析应运而生。...今天的解决方案通常包括昂贵的集群加上静态的商业智能报告以及看上去不错、但实际作用不大的可视化仪表盘。...着眼于分析和如何应用有价值的数据来得到实时决策、发现关键模式、决定持续性的和不断变化的安全政策，大幅提高安全性，这才是有用的。...一般来说,更多的数据会产生更好的效果，但如果打破一定的边界数据也会变的无用。你应该寻找平台，有效地扩展。寻找那些使用NoSQL的方法、柱状数据域和一个内存中的分布式并行处理架构系统。...一个有效的系统不应该要求一个节点几TB的数据 - 的比率必须要高得多。 5、你的数据管理架构面对大量的数据是否灵活? 大数据具有多种层次和许多选项,这将帮助你和一些可以削弱你的复杂性。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...有底是因为就像腾讯围绕人，做了互联网+人，有了微信，阿里围绕电商，做了互联网+电商，有了淘宝，字节围绕信息流，有了抖音、西瓜视频。安全当然离不开人，离不开攻击者，相信这一点就够了。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
既然我们可以用GAN来合成难辨真伪的假图，反过来我们也可以用GAN去鉴别图像的真假。GAN一般基于CNN结构，当用来作为鉴伪模型时也有很多不足。...来自伯克利和Adobe的研究者最近提出了一种通用的鉴别方法，通过训练一个单一的ProGAN就可以鉴别其他11种 GAN 生成图像的真伪，并且具有较高的准确率和较强的鲁棒性，对于新提出的StyleGAN2...新的模型 作为一个鉴别图像真伪的模型，除了考虑对抗现有的GAN之外，还需要评估其对未来的影响力。当合成图像的技术不断发展时，它是否还能击败新的GAN也是我们所关注的。...可视化分析 上面的实验分析表明，一个单一的ProGAN就能够鉴别其他各种GAN生成图像的真伪了。这只是从结果上分析，那么它内在的本质是怎样的呢?训出来的模型到底学到的是什么呢？...4 讨论与总结 尽管这篇论文在鉴伪上更胜一筹，但是还是有许多令人担忧的地方。 论文的方法虽然泛化性能很高，但是毕竟不是100%准确的鉴别图像真伪。
、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...，逼真地合成保留图中人脸身份信息的图像。...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。
以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。...，逼真地合成保留图中人脸身份信息的图像。...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。
随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展，是运用深度学习模型和数据等各种资源，合成具有特定内容音视频的技术；其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 的分类器将人脸图像映射到真伪标签上，在已知的操作方法上获得了极好的精度。然而，他们无法识别由未知的面部交换模型产生的假面部图像。...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外，可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士，对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。
增加训练数据的数量和多样性可以改善性能。二、图像安全======随着生成式的人工智能快速发展，越来越多的系统都能够生成图像，图像的真伪以及安全也越发重要。...下图展示了 AI 图像安全在文档图像的篡改以及人脸真伪具体案例：1、篡改种类图像篡改指的是对数字图像的未经授权或欺骗性修改，以改变图像的内容或意义。分为四种类型：复制移动、拼接、擦出、重打印。...服务稳定：提供高可靠性、弹性可伸缩、高并发承载的云端服务，扩展性好，算法的持续迭代优化对用户使用稳定性无影响。多样部署：提供公有云 API 以及私有化部署两种方式。...4、AIGC假图鉴别在安全领域，合合信息紧跟时代步伐做了生成式AI的鉴别工作，主要包括身份验证与访问控制、移动设备的安全检测、数字图像真实鉴定。...郭丰俊博士以人脸鉴别场景为例，提出该鉴别体系的架构是通过通过多个空间注意力头来关注空间特征，并使用纹理增强模块放大浅层特征中的细微伪影，增强模型对真实人脸和伪造人脸的感知与判断准确度，其中纹理的细节变化是人脸鉴别的一个非常重要的依据
据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。...，因此，无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪，都是解决 Deepfake 造假问题的必要手段。...功能上，长毛猫Angora 记忆力好、动手能力强，可以快速找到换脸视频的原版本，或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 的不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的，不只有AI，区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的开放性难题已经被解决得差不多了，如语言识别、人脸识别等，在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。
鉴于此，我们决定采用 Xilinx 的 PYNQ-Z2 开发板，将 FPGA 高度并行化的特点与人工智能安全相结合，设计了一种具有实时人脸伪造能力的视频采集设备。...如果利用在会议视频中，可以协助会议平台完善对参会者的身份验证的系统，防止出现利用参会者的照片、视频信息冒名顶替的行为。...图像处理算法部分说明： 首先进行帧截取，将动态视频流转换成静态帧。通过锚框将全身人像的人脸部分截取出来，再通过人脸特征检测提取出人脸的特征。...然后采用泊松融合或者前后景+边缘膨胀的方式将人脸还原到静态图片帧（具体采用哪种取决于算力与实时性的要求），最终将静态图片帧还原到视频流中。...2.3 图像处理算法介绍 2.3.1 视频流接入的设计 考虑到可能的不同情境，我们为此设计了两种视频流的接入方式。
通过上传被替换的“原图”和合成后的“假图”到生成对抗性网络（GAN）模型中，当图像的逼真度足够高时，该图像就会被输出。然后，AI模型再通过提取视频关键帧，人脸对齐等技术，让人脸完美“融合”到原视频。...这类视频仿真度高、欺骗性强，肉眼一般难以识别真伪。 2017 年底，一位名为“Deepfake”的Reddit用户，将神奇女侠女主角的脸成功替换到其他电影上，这个“逼真”的视频轰动一时。...2019年11月，我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》，该规定明确指出：网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。...2019年9月，Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛，旨在号召研究人员寻找“打假”的有效方法，提升鉴别假视频的技术，维护和谐的网络环境。...随后，Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集，希望能帮助研究者找到更好的鉴别假视频的方法。
对人脸识别系统的攻击，主要有3类：照片攻击、视频攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户的照片或视频后，使用合法用户的照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。...为了区分真实人脸以及照片、视频，防范人脸识别系统可能遭受的攻击，就需要应用人脸活体检测技术。...为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别...人脸检测：定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。 3D检测：验证采集到的是否为立体人像，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等。...人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如： 眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸； 嘴部张合判别：
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。...此前的换脸鉴别方法主要从第二步入手，通过检测换脸过程中产生的瑕疵，确定图像的真伪，但是，这一瑕疵并不唯一确定，不同的换脸算法合成时造成的瑕疵大相径庭。 ?...因此，Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同的噪声，就能判定一张人脸图像为合成图像的几率。...此前业内的主流换脸鉴别算法是训练 AI 分类器，让 AI 模型去“学习”大量的换脸图像，从而具有初步的鉴别能力。“先搜集一大堆换过脸的照片，再搜集一堆真照片，然后用深度神经网络做训练。...但二分类方法的局限在于不具备通用性：只有换脸图像采用的是已知换脸算法，如 DeepFake、FaceSwap、Face2Face 等生成，才有可能达到较高的识别率（99%以上），因为 AI 模型就是通过大量学习这些算法生成的人脸图像去提升识别能力
在今年2月份的时候，有个视频火了：用AI技术将朱茵扮演的黄蓉换成杨幂的脸。 ? 视频里杨幂版黄蓉，一颦一笑，非常自然，若不是预先知晓这是经过处理的视频，不少观众或许会误以为杨幂真的出演过这个角色。...以前人们相信“无图无真相”，可是现在太多的P图软件，让受众无法确定图片的真伪。视频的动态性提升了造假的门槛，人们认为“无视频无真相”是更加可靠的判断原则。...恶意处理 如果说上面一种视频只是单纯进行了拼接，那么接下来的这类视频则在原视频的基础上经过了进一步的处理，例如改变播放速度、P上不应该存在的东西、删掉一些关键的信息。这类视频让人防不胜防。...当你发现某个片段突然变得十分模糊，或者视频中的人脸显得不自然，很有可能是虚假视频。 2. 观察视频中各个物体的运动。 如果发现视频中某一物件突然消失、出现，那么你很有可能正在观看虚假视频。...对视频进行截图，利用图片搜索软件尽可能定位原视频。 比如一些场景，可能一下子不能认出是哪里，但是通过识图软件可以得到一些答案。 5. 对有剪辑过的视频保持警惕。 剪辑后的视频会有失真的嫌疑。
近期，针对DeepFake可能带来的负面影响，研究人员开发了一个基于神经网络的神奇，能够鉴别DeepFake图像的真伪。 DeepFake的克星，来了！...自从DeepFake诞生以来，从照片到视频，造假能力可谓是出神入化，人们惊呼：“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。...针对这一现象，来自加州大学河滨分校的研究人员最近便提出了一种基于神经网络的神器，分分钟鉴别照片真伪！ ?...鉴别DeepFake的真伪在科研中可以说是一种挑战，而这种挑战的出现是因为它以一种人类肉眼无法分辨的方式被操纵着。...下一步，DeepFake视频也将“在劫难逃” DeepFake的图像目前已然能够鉴别真伪，那么下一步就是视频了。 Roy-Chowdhury表示现在需要对算法做一个扩展，并应用到视频中。
图片 随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,尤其是在金融行业，人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等，涉及用户的切身利益，然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁...目前基于动态视频人脸活体检测、人脸眨眼与可见光人脸关联等领先业界的活体检测方法，已经取得了一定的进步。...人脸检测——定位人脸在哪里，检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸的情况，可有效防止两个人的切换或人与照片的切换。...活体算法检测——为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：对于可以要求用户配合的应用系统，要求用户眨眼一到两次，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸...而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。 申明：文章由本人原创，禁止转载。
接下来是重点：这个工具通过机器学习的方式把羞羞网站的人脸数据和各大社交媒体的人脸数据交叉对比，鉴别那些出现在羞羞视频里的“退休小姐姐”。...一来没有任何证据佐证它的识别率，由始至终全凭博主一面之词；二是即便识别率高达99%，剩余1%造成的误伤也是极其致命的；再者网上存在着很多偷拍视频，把“被偷拍”等同于“从事羞羞事业”，从事实逻辑上也明显不通...页面上诸如“专为保护老实人而生”、“想知道TA拍过的照片和视频吗”的挑逗暗示，则进一步放大的窥私心理。再加上绿得发黑的页面背景，从视觉上强化了心理冲击，把持不住的就放手一试了。...你倒是给个链接给个视频我看看啊！ 你们忽视的这几个细节，我细思极恐 原谅指数是假，但是你上传的照片却是真真儿的。 ? 骚尼在测试这款原谅宝的时候，特意上传了卡通头像和明星头像，发现都会被原谅宝拦截。...这一次若开发者有意，完全有能力匹配好250万条个人信息，按照最不济的1分钱一条来算，开发者转手就能赚个二万五。 ? 除了利用性恶的一面，原谅宝还搭上了AI的技术快车。
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