OpenEXPO 虛擬體驗 2021 有 傑出的讚助商，切馬阿隆索也是。 這位受歡迎的安全專家還將就網絡安全以及深度造假和人工智能如何影響網絡安全等有趣的話題舉行會議。
正是隨著人工智能的進步，網絡安全面臨著新的挑戰。 目前，一個身份可以相對容易地被人工智能取代，從而產生了一種現象 深造 氾濫的社交網絡和互聯網。
例如，DeepFake 允許使用具有某些特徵的現有視頻和 換一張臉，以及插入一個克隆的聲音來發音它永遠不會說的話。 可能導致可怕的惡作劇的東西，特別是如果用於對抗政治領導人或具有強大影響人口的能力時。
如今，它們已成為傳播假新聞和虛假信息活動的最複雜技術之一。 他們甚至可以顯著影響 網絡攻擊的增加，正如 Chema Alonso 在 OpenEXPO Virtual Experience 中指出的那樣。
這是一種比看起來更令人擔憂的邪惡。 直到 2019 年，互聯網上流傳的 Deepfake 不到 15.000 個。 2020 年是 近 50.000 個假視頻, 其中 96% 具有色情性質。 而且這個數字並沒有停止增長，這給網絡安全帶來了新的挑戰。
為了檢測這些深度偽造，Chema Alonso 指出 兩種分析形式:
- 取證分析 的圖像。
- 去除 生物數據 從圖像。
這位著名專家在 OpenEXPO Virtual Experience 2021 的演講中深入探討了這個話題，並與他的團隊一起開發了一個 Chrome 網絡瀏覽器插件 任何用戶都可以使用它來選擇視頻並運行測試來檢測這些 DeepFake。
這個插件實現了 4 科學研究 為了與這些欺騙作鬥爭：
- FaceForensics ++：基於在其自己的數據庫上訓練的模型進行檢查。
- 通過檢測面部變形偽影來暴露 DeepFake 視頻當前的 AI 算法通常生成分辨率有限的圖像，而該工具使用 CNN 模型檢測這些限制。
- 使用不一致的頭部姿勢揭露深度假象- 在原始面部和合成面部之間進行交換，從而導致 3D 中頭部姿勢的錯誤。 使用 HopeNet 模型，可以檢測到這些不一致。
- CNN 生成的圖像出人意料地容易被發現……就目前而言：可以確認當前CNN生成的圖像存在系統性缺陷。
OpenEXPO 論文是一個非常有趣的話題， 同樣必要的工具，因為這些 deepfakes 已成為日常...
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