【@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
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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（D...
【@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
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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Text by BusinessFocus Editorial
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ieee論文 在 高虹安 Facebook 的最佳貼文
七月的第一天，虹安在線上參加了第十屆工程、技術與STEM教育研討會，今年主辦單位是宜蘭大學資訊工程學系、協辦單位是成功大學工程科學系、IEEE台北分會 Young Professionals Group，研討會主題為「結合跨領域的工程教育」。虹安從資訊學碩士再到機械博士，現今又在立法院服務，橫跨了三個領域，當天的演講主題是「數據科學與國家治理」，由於疫情的關係，只能在線上跟各位老朋友、學界伙伴相見。
💡 科普時間：什麼是STEM教育？
✒ STEM，是四個英文字的第一個字母結合而成--科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）、數學（Mathematics）--是近年相關產業最喜歡用的關鍵字，歐美也有許多STEM教育的相關計畫，希望未來教育能從「知識傳遞」進化為「學以致用」，著重於科學、科技、工程、與數學的跨領域資訊整合，使知識成為可用資源的思維。
虹安首先以自身的學習、工作經歷作為開場，就讀資訊工程系所時的虹安，也跟你我的學生時期一樣，熬夜寫程式debug、拼命K書📚、做研究；到了機械博班的階段，要在博士班的過程一口氣弄懂機械系學生四年學到的內容，結合自身的資工背景，激發出insight 💡變成博士論文。過程中也曾經怨嘆過為什麼想不開，為什麼要跨領域讓自己這麼累；再到了科智的創業時期，獲得了 #全球創業賽第一名 的殊榮，跨領域的學習逐漸展現出成果；接著又到了鴻海集團擔任工業大數據辦公室主任貢獻所學，同時也擔任郭台銘創辦人的特助，命運的際遇讓我來到了立法院擔任第十屆立法委員。這次跨離了工程領域，虹安仍然戰戰兢兢，但過往累積的經驗與能量，使我能把立委的角色擔任好，虹安的大數據專長讓我問政時更能以事實和邏輯分析為根據，以數據避免政治口水，也為立院帶來了不同的科技思維。
#而且立院的同事跟科技業的很不一樣
接著，虹安以「數據思維的重要性」作為切入，說明了零售業龍頭Amazon建立了「線下」實體通路的用意是什麼、又如何決定什麼商品該在架上展示，現今的一切，不再用經驗法則決定，而是 #大數據驅動的結果，「妥善用數據分析就能看到別人看不到的價值」。在2011年，發源於辛辛那提的奇異(GE)公司，發表了GE Industrial Internet System，舉例說明了 Product (or Service) Data Life Cycle，強調了數據收集、數據比對與分析、決策改善等三個要素的Life cycle，這Life cycle適用於各領域的大數據分析和應用，重點是，以數據驅動需求的首要原則是：From gut feeling To data agility，將主觀意識下有限的數據來源，轉變到客觀心態下更大更完整的#開放式數據來源，如此一來，養成數據化的工作模式，就能得到洞察數據敏感力，看到別人看不到的價值。
而在 #國家治理方面，虹安舉了去年質詢陳時中部長的 #口罩地圖 為例，說明了大數據分析用於口罩分配的成果😷，並可解決城鄉口罩用量不同的物流輸送問題，使每個需要的人都可以買到口罩。各縣市的口罩分配不應該只是齊頭式平等；而我用的方式，就是上述的「數據收集、數據比對與分析、決策改善」三要素；虹安才能以明確的數據質詢蘇院長，7600萬片口罩到底去了哪裡。除此之外，虹安在立院密切關注的，還有 #數位發展部 的成立。數位發展部源自國家對於數位科技產業及發展的重視，成立數位發展部以進行國家數位發展政策之規劃、協調、推動與法規擬定及執行，並著重國家資通安全政策、法規、重大計畫與資源分配之擬定、指導及監督，這會是虹安在立院第四個會期的重要工作項目。
值得一提的是，會後教授們的提問十分精闢，虹安大致整理如下：
①女性工程師的教育環境、社會支持的情況
②科研成果的產出，凝聚成政策推動的的能量，再從政策回到高等教育的增進，形成正向循環的方式
③數位發展部的角色對於高等教育的影響，是否與科技部/國科會有所不同
很謝謝學界朋友的交流，這次的演講讓我暫離政治圈回到本業，虹安將會從這些面向進行研議與推動，希望我的分享也能給予學界跨領域的交流與互動。
#回歸自己的本業既熟悉又開心
#跨領域最難的是要花很多時間讀書
#想了解虹安的歷程可看面試郭台銘