Telefónica 的 CDCO、知名安全专家 Chema Alonso 闪亮登场 OpenEXPO 虚拟体验 2021，他赞助了这个 第八届活动 已在网上举行。 在这次参与中，他还借此机会讨论了一个有趣的话题，例如 AI 产生的 Deepfake 以及这些做法给网络安全带来的新挑战。
你肯定看过一些视频，其中有人带着另一个人的脸出现在说或做某事，而这张脸所属的人没有说过或做过。 这些视频可以通过相对简单的方式获得，并且充斥着互联网，尤其是社交网络，并被用作用户的工具。 恶作剧和虚假宣传活动.
在 OpenEXPO Virtual Experience 2021 中，他们希望根据当前的技术和开源全景引入新的主题，其中包括诸如 人工智能、机器学习或深度学习。 Chema Alonso 专注于在这些技术的帮助下可以实现的深度伪造，以及网络安全面临的新挑战。
鉴于这些虚假视频的数量不断增加，从 15.000 年的 2019 个增加到 50.000 年的近 2020 个，并且还在继续增长，这已成为一个令人担忧的问题。 除此之外 96% 的 Deepfake 是色情视频，其中包含使用名人、政治家或影响者的面孔的露骨色情场景。
面对这种威胁，正如Chema Alonso 所澄清的那样， 必须从两个方面采取行动：图像的法医分析和生物数据的提取。 他在 OpenEXPO Virtual Experience 2021 上的演讲正是专注于这一点，他展示了一个 Chrome 插件，该插件是他与他的团队一起开发的，能够检测 DeepFakes。
它的操作依赖于 4个基本支柱:
- 人脸取证++：基于模型测试图像并在您自己的数据库上训练以提高效率。
- 通过检测面部变形伪影来暴露 DeepFake 视频- 检测 CNN 模型的局限性，因为当前的 AI 算法通常会生成分辨率有限的图像。
- 使用不一致的头部姿势揭露深度假象：使用 HopeNet 模型，可以在引入合成人脸时引入的假模型的姿势中检测到不一致或错误。
- 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。
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