當前，基于生成式人工智能（AIGC）偽造技術的電信網(wǎng)絡詐騙手段不斷升級，呈現(xiàn)范圍擴大化、套路多樣化、形式隱蔽化等特點，危害社會安全?？蒲腥藛T正在開發(fā)更先進的人工智能工具和技術，識別并阻止人工智能濫用行為。
“不管是以往的PS篡改識別，還是如今的AIGC鑒偽，都屬于人工智能鑒偽的被動檢測方式。”在第十三屆中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽（浙江）暨2024年浙江省技術需求“揭榜掛帥”大賽總決賽上，杭州電子科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副教授、浙江—法國數(shù)字媒體取證聯(lián)合實驗室負責人喬通展示了其團隊研發(fā)的“面向電詐場景的音視頻鑒偽溯源技術”，這種技術變“被動檢測”為“主動防御”，有望為人工智能鑒偽提供新思路。
特殊水印實現(xiàn)“事前防御”
上網(wǎng)搜索“AI換臉”，相關應用軟件和影音圖像作品比比皆是。同時，深度人臉偽造帶來的安全威脅也逐漸顯現(xiàn)。
香港警方曾披露一起人工智能“多人換臉”詐騙案：不法分子利用人工智能深度偽造技術，通過某跨國公司在社交平臺的資料，仿造多位高層管理人員的形象和聲音，在視頻會議中進行冒充，誘騙該公司香港分公司財務職員進行轉賬操作，涉案金額達2億港幣。
此前，針對人臉偽造，人們往往采用“事后鑒別”的被動檢測、被動取證方法，但這種方法難以及時、有效遏制偽造人臉圖像的傳播。主動防御方法由于“事前防御”的屬性，得到越來越多學者關注。
然而，目前大多數(shù)主動防御方法只能針對單一或特定的幾種偽造模型進行防御，面對日益多樣化和不斷升級的人臉偽造技術，會顯得力不從心。
為此，喬通團隊開發(fā)出了一種可擴展通用對抗性（SUA）水印，將其嵌入在需要保護的視頻、圖像或語音素材中。當素材被用于人工智能加工，就會觸發(fā)SUA水印的“引信”，直接破壞生成后的內(nèi)容。
這一技術路線此前已有所應用，但局限性較大。喬通介紹，以往單個水印只能針對一種模型，一段素材可能要嵌入多個水印才能起效，而SUA水印則無須基于所有偽造模型進行重新訓練。大量實驗證明，SUA水印不僅能節(jié)省算力，還能有效擴展主動防御范圍，顯著提高主動防御效果，能大大提高鑒偽效率。
“火眼金睛”進行人臉識別
2024年9月，杭州公安通報了一起利用人工智能技術侵犯公民個人信息案件：有不法分子使用人工智能換臉大模型突破頭部平臺人臉認證，竊取用戶隱私信息。
“登錄銀行或者其他App時，用戶會被要求做搖頭、眨眼的動作，即進行人臉活體檢測。”喬通說，不法分子通過黑色產(chǎn)業(yè)鏈，可以獲取目標對象的人臉照片、音頻素材，偽造多模態(tài)媒體素材，然后實施詐騙。
為保證平臺安全，喬通建議，進行人臉識別前應再加一道無形的核驗環(huán)節(jié)。據(jù)了解，針對目前市場上主流的人工智能偽造工具，喬通團隊開發(fā)的人工智能鑒偽系統(tǒng)，能秒速級識別出人工智能圖像及視頻，并給出相應分析報告，準確率95%以上。
“相比大型銀行，地方中小銀行對防偽技術的投入相對不足。”喬通說，團隊目前在與地方公安、小型金融機構等進行合作，研發(fā)定制化技術，在活體檢測環(huán)節(jié)為相關平臺裝上“火眼金睛”，判定屏幕那端“是人還是妖”。
在喬通看來，人工智能鑒偽和深度偽造是此消彼長的關系，需要更多機構、企業(yè)參與，推動人工智能鑒偽技術突破和應用落地，共同搭建人工智能時代的網(wǎng)絡安全防火墻。“我們團隊正積極對接企業(yè)，探索商業(yè)化模式。”喬通說，“要筑牢人工智能安全底座，讓反詐舉措更加柔性。”
當前，基于生成式人工智能（AIGC）偽造技術的電信網(wǎng)絡詐騙手段不斷升級，呈現(xiàn)范圍擴大化、套路多樣化、形式隱蔽化等特點，危害社會安全?？蒲腥藛T正在開發(fā)更先進的人工智能工具和技術，識別并阻止人工智能濫用行為。
“不管是以往的PS篡改識別，還是如今的AIGC鑒偽，都屬于人工智能鑒偽的被動檢測方式。”在第十三屆中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽（浙江）暨2024年浙江省技術需求“揭榜掛帥”大賽總決賽上，杭州電子科技大學網(wǎng)絡空間安全學院副教授、浙江—法國數(shù)字媒體取證聯(lián)合實驗室負責人喬通展示了其團隊研發(fā)的“面向電詐場景的音視頻鑒偽溯源技術”，這種技術變“被動檢測”為“主動防御”，有望為人工智能鑒偽提供新思路。
特殊水印實現(xiàn)“事前防御”
上網(wǎng)搜索“AI換臉”，相關應用軟件和影音圖像作品比比皆是。同時，深度人臉偽造帶來的安全威脅也逐漸顯現(xiàn)。
香港警方曾披露一起人工智能“多人換臉”詐騙案：不法分子利用人工智能深度偽造技術，通過某跨國公司在社交平臺的資料，仿造多位高層管理人員的形象和聲音，在視頻會議中進行冒充，誘騙該公司香港分公司財務職員進行轉賬操作，涉案金額達2億港幣。
此前，針對人臉偽造，人們往往采用“事后鑒別”的被動檢測、被動取證方法，但這種方法難以及時、有效遏制偽造人臉圖像的傳播。主動防御方法由于“事前防御”的屬性，得到越來越多學者關注。
然而，目前大多數(shù)主動防御方法只能針對單一或特定的幾種偽造模型進行防御，面對日益多樣化和不斷升級的人臉偽造技術，會顯得力不從心。
為此，喬通團隊開發(fā)出了一種可擴展通用對抗性（SUA）水印，將其嵌入在需要保護的視頻、圖像或語音素材中。當素材被用于人工智能加工，就會觸發(fā)SUA水印的“引信”，直接破壞生成后的內(nèi)容。
這一技術路線此前已有所應用，但局限性較大。喬通介紹，以往單個水印只能針對一種模型，一段素材可能要嵌入多個水印才能起效，而SUA水印則無須基于所有偽造模型進行重新訓練。大量實驗證明，SUA水印不僅能節(jié)省算力，還能有效擴展主動防御范圍，顯著提高主動防御效果，能大大提高鑒偽效率。
“火眼金睛”進行人臉識別
2024年9月，杭州公安通報了一起利用人工智能技術侵犯公民個人信息案件：有不法分子使用人工智能換臉大模型突破頭部平臺人臉認證，竊取用戶隱私信息。
“登錄銀行或者其他App時，用戶會被要求做搖頭、眨眼的動作，即進行人臉活體檢測。”喬通說，不法分子通過黑色產(chǎn)業(yè)鏈，可以獲取目標對象的人臉照片、音頻素材，偽造多模態(tài)媒體素材，然后實施詐騙。
為保證平臺安全，喬通建議，進行人臉識別前應再加一道無形的核驗環(huán)節(jié)。據(jù)了解，針對目前市場上主流的人工智能偽造工具，喬通團隊開發(fā)的人工智能鑒偽系統(tǒng)，能秒速級識別出人工智能圖像及視頻，并給出相應分析報告，準確率95%以上。
“相比大型銀行，地方中小銀行對防偽技術的投入相對不足。”喬通說，團隊目前在與地方公安、小型金融機構等進行合作，研發(fā)定制化技術，在活體檢測環(huán)節(jié)為相關平臺裝上“火眼金睛”，判定屏幕那端“是人還是妖”。
在喬通看來，人工智能鑒偽和深度偽造是此消彼長的關系，需要更多機構、企業(yè)參與，推動人工智能鑒偽技術突破和應用落地，共同搭建人工智能時代的網(wǎng)絡安全防火墻。“我們團隊正積極對接企業(yè)，探索商業(yè)化模式。”喬通說，“要筑牢人工智能安全底座，讓反詐舉措更加柔性。”
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