#20210623 深度偽造雙面刃 新科技背後的危機 近年，換臉APP在台灣引起一陣風潮，透過換臉APP的濾鏡，可以將男性的臉換成女性，甚至可以把你變老或變年輕，不分老少都被其趣味性所吸引。然而，人們卻不知道在這種技術的背後，隱含著科技犯罪的新手段──「Deepfake深度偽造技術」。 ————— ➤換臉應用程式 「深假」技術暗藏危機 Deepfake，也就是深度偽造，其透過人工智慧做深度學習（deep learning），以產生假的影像和聲音，因此叫做Deepfake。人們熟悉的換臉APP，也是其技術的一種。在2018年，歐巴馬的深度偽造影片事件，即引起世界對於「深度造假」的警覺。在此深偽影片中，歐巴馬罵「川普是個徹頭徹尾的笨蛋。」 「深假」技術除了成為可以毀壞政治人物名譽的工具外，其實，早在2017年，就可以從色情影片看出深度偽造的蹤跡。社群網站Reddit，曾經有一名暱稱為「deepfake」的用戶，將知名女星的臉，換到色情片的演員上，不僅讓女星的名譽受損，更造成她的心理傷害。深度偽造技術用在色情片上，不只發生在國外。 在台灣，2020年也有類似案例發生──「網紅挖面事件」。據《鏡週刊》在今年五月的報導，述說女性遭挖面，也就是臉部被有心人士擷取，並置換到色情演員身上。這些遭挖面的對象不只有女性網紅，政治人物也慘遭毒手，做出「自己沒有做的事情」，但在影片中，一切都如此地逼真。 深偽技術的真實性很高，讓「挖面」受害者也不知該如何證明影片中的人不是自己。面對深偽的威脅，就算執法單位馬上發現並將相關影片下架，但是影片的傳播速度快，若一般大眾沒有警覺心的話，將會產生極大的誤解，到時可能造成的不僅是社會安全，更是國安問題。 此外，深偽技術多以照片或影片方式呈現。國家安全研究院國防戰略與資源研究所政策分析員劉姝廷就表示，影像比文字更能夠挑動情緒，如果是用深度偽造，這種比較細膩的影像處理技術，將它作為一個假訊息的話，更容易操弄人心，進而威脅到國家安全。 劉姝廷也說，在疫情嚴峻的時刻，假使今天總統發布了一段發言，透過深度偽造，它可以改變裡面的內容，散布不實資訊，那便可以操弄民心，甚至引起民眾恐慌。此外，深偽技術若是被用在不好的層面上，都是以假訊息傳播為最大宗，對於保障言論自由的民主社會將造成威脅。 ————— ➤深偽影響層面廣 破解難度高 臺灣警察專科學校刑事警察科副教授李承龍表示，深度偽造技術在警方辦案時帶來很大的幫助，有時涉及犯案的車牌號碼在影像中模糊不清，就可以利用深偽技術中的深度學習來強化影像並辨識車牌，找出犯案車主。身為老師的他也認為，深偽技術在教學上也是非常有利的運用，老師如果在介紹愛因斯坦，就可以利用深度偽造讓已故偉人現身說法。 水能載舟亦能覆舟，說到深度偽造給社會帶來的影響，劉姝廷表示，這項技術如果交到有心人士手中，可以分化特定的群體，尤其是在同溫層、政治岐化較明顯的台灣，透過偽造的影片分別強化兩端的集體意識，造成各自仇視、分立的現象。 資訊工業策進會資安科技研究所總監張文村也補充，深度偽造能用在金融資訊這方面，藉由偽造的假訊息傳播、炒作，使部分人士逢低買進股票後再拉抬價格，屬於偽造假訊息所造成的效果。 所以深度偽造不管是運用在政治、社會、經濟等各方面，都可能造成一些負面效果，因此破解深度偽造影像的方法便更顯重要。 （完整報導請至小世界官網查看） #換臉 #deepfake #深度偽造 #假訊息 #假資訊 #住海編

【@businessfocus.io】Deep Fake技術假影片有辦法被破解！心跳血流微弱變化可分辨真偽 . 英國倫敦大學學院（University College London，UCL）早前發表的一份報告顯示，未來 15 年 AI 人工智慧可能會用各種不同方式協助犯罪分子犯案。其中，深度造假（Deepfake）對遵守法紀的公民和社會造成了最大的威脅，不少人為此而感到恐慌。近日，IEEE PAMI 《模式分析與機器智能彙刊》上有篇論文指出，有項方法能夠準確辨識DeepFake影片，這個方法是透過心跳血流產生的微弱變化辨識出真假臉。 . 透過心跳血流產生的微弱變化，辨識假臉也不是完全沒道理。因為血管遍佈人體各個區域包括臉頰。任何時候，任何地點，臉部血液流動都會造成輕微跳動感，造成人體皮膚出現區域性的顏色變化。這類變化稱為光體積變化描記圖法（Photoplethysmography，PPG），常見的脈搏血氧儀，其實就是辨識這種變化。 . 這項方法的準確度雖然引起了不少人的質疑，然而，Apple Watch 和一大堆血氧儀都採用這種方法，它的準確率和心電圖基本吻合。在這篇新論文裡，提出了心跳所投射出的皮膚顏色變化也同樣會出現在人臉上。只是，一般肉眼都很難看見這極其微弱的變化，而利用DeepFake在影片裡做「手腳」就更難被發現了。所以，該論文表示僅需對影片進行特定處理，增強顏色變化的效果，肉眼就可以很明顯地觀察出真假臉的區分。這是因為目前的DeepFake無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。 . 三位分別來自紐約州立大學賓漢頓分校和英特爾（Intel，NASDAQ: INTC）公司的研究人員表示，無論是在空間維度（臉部區域）還是時間維度（心跳頻率）上， DeepFake 的假人臉都無法還原這種因血液流動造成的微弱變化。此外，研究人員也發現，DeepFake 的假人臉，讀取到的 PPG 信號是不穩定的。換句話說，DeepFake 演算法生成的影片，產生的 PPG 信號都有很多雜訊；真實影片的雜訊卻很少。 . 對此，研究人員設計了一套基於卷積神經網路的模型，命名為 FakeCatcher。相較於Face Forensics++、CelebDF 等常用的假臉數據集上，FakeCatcher 的準確率能夠超過 90%。 不僅如此，FakeCatcher還能夠準確辨識出假影片用的是哪種 DeepFake，在 DeepFakes、Face2Face、FaceSwap 和 NeuralTex 四種主流演算法上的辨識準確率整體超過了 93%。由此以來，DeepFake有了辨識的突破口，之後無需再擔心懷有不良動機的人利用DeepFake去犯案。 . Text by BusinessFocus Editorial . #BF今日科技 . @businessfocus.io 瞭解更多商業財經資訊 .⠀ #money #investment #business #finance #life #startup #startups #management #company #expert

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