OpenEXPO:Chema Alonso 谈论深度造假和网络安全的新挑战

OpenEXPO Chema 阿隆索

OpenEXPO 虚拟体验 2021杰出的赞助商,切马阿隆索也是。 这位受欢迎的安全专家还将就网络安全以及深度造假和人工智能如何影响网络安全等有趣的话题举行会议。

而且,随着人工智能的进步,网络安全面临着新的挑战。 目前,人工智能比较容易伪造身份,导致出现以下现象: 深造 泛滥的社交网络和互联网。

例如,DeepFake 允许使用具有某些特征的现有视频和 换一张脸,以及插入一个克隆的声音来发音它永远不会说的话。 可能导致可怕的恶作剧的东西,特别是如果它们被用来对付政治领导人或有很大的影响人口的能力。

如今,它们已成为传播假新闻和虚假信息活动的最复杂技术之一。 他们甚至可以显着影响 网络攻击的增加,正如 Chema Alonso 在 OpenEXPO Virtual Experience 中指出的那样。

这是一种比看起来更令人担忧的邪恶。 直到 2019 年,互联网上流传的 Deepfake 不到 15.000 个。 2020 年是 近 50.000 个假视频, 其中 96% 具有色情性质。 而且这个数字并没有停止增长,这给网络安全带来了新的挑战。

为了检测这些深度伪造,Chema Alonso 指出 两种分析形式:

  • 取证分析 的图像。
  • 去除 生物数据 从图像。

这位著名专家在 OpenEXPO Virtual Experience 2021 的演讲中深入探讨了这个话题,他与他的团队一起开发了一个 Chrome 网络浏览器插件 任何用户都可以使用它来选择视频并运行测试来检测这些 DeepFake。

这个插件实现了 4 科学研究 为了与这些欺骗作斗争:

  • 人脸取证++:基于在其自己的数据库上训练的模型进行检查。
  • 通过检测面部变形伪影来暴露 DeepFake 视频当前的 AI 算法通常生成分辨率有限的图像,而该工具使用 CNN 模型检测这些限制。
  • 使用不一致的头部姿势揭露深度假象- 在原始面部和合成面部之间执行交换,从而导致 3D 中头部姿势的错误。 使用 HopeNet 模型,可以检测到这些不一致。
  • CNN 生成的图像出人意料地容易被发现……就目前而言:可以确认当前CNN生成的图像存在系统性缺陷。

OpenEXPO 论文是一个非常有趣的话题, 同样必要的工具,因为这些 deepfakes 已成为日常...

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