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工程6(2020)1339新闻亮点Facebook Deepfake检测挑战赛中的准确性避开了竞争对手拉明·斯基巴高级技术作家人工智能(AI)的改进能力可能在视频和其他数字媒体的日益逼真的操 纵中最 为明显 [1] ,最 新一代 的人工 智能 修改视 频,被 称为deepfakes[2] , 促 使 主 要 由 Facebook 赞 助 的 竞 争 来 识 别 它 们 。Deepfake Detection Challenge (DFDC)于2019 年12月推出,于2020年3月关闭参赛作品[3]。结果现在在参考文献中。[3虽然有些不起眼,强调了解决这一日益增长的挑战的难度,但它们重要的是为自动化检测策略提供了基准,并为进一步研究提出了生产方向。几乎没有人类指导手的帮助虽然这种技术有许多积极的应用,但计算机科学家和数字公民自由倡导者越来越担心它会无意或故意误导观众并传播虚假信息和错误信息。‘‘These为了创建DFDC,Facebook与Partnership on AI(一个位于美国加利福尼亚州旧金山的人工智能研究和倡导组织,包括谷歌和亚马逊作为企业成员),微软以及美国,英国,德国和意大利的大学科学家合作。‘‘The challenge generated a lot of attention from the researchcommunity,” said Lyu, who served该竞赛提供了超过100,000个新创建的面部交换操作的10 s视频剪辑(DFDC数据集),以训练提交参赛作品的学术界和工业界的2114名研究人员的检测模型[4,9]。参赛者然后,他们的算法针对一个黑盒数据集进行了测试,超过4000个视频片段,包括一些通过训练数据集中未使用的高级方法增强的视频片段。比赛结果以及100万美元奖金的获奖者于2020年6月公布。最好的模型准确地挑选出训练数据集中80%以上的操作视频。然而,在黑盒数据集的情况下,他们的表现并不好。在这个更现实的场景中,没有对类似操作的数据进行训练,最成功的代码只能正确识别65%的deepfake。其他四支获胜的球队公布了紧随其后的结果。低成功率“强化了构建系统,推广到看不见的deepfake生成技术仍然是一个艰难而开放的虽然在这样的修改视频中,嘴唇同步或头部倾斜可能只是轻微而微妙的偏离。DFDC 中的获胜代码由白俄罗斯明斯克地图公司Mapbox的机器学习工程师SelimSeferbekovDeepfake代码现在通常包括分散注意力的因素,例如视频帧的剪切或裁剪,稍微模糊它们,或重新压缩它们,这可能会引入使检测复杂化的伪影,Delp说。因此,检测算法的准确性取决于它所训练的数据集中示例的多样性和质量,如DFDC结果所示。位于美国弗吉尼亚州阿灵顿的美国国防高级研究计划局(DARPA)信息创新办公室的项目经理马特?图雷克(Matt Turek)表示,准确检测的关键在于正确发现不一致。除了数字伪像之外,还可以检查视频的物理完整性,例如照明和阴影是否正确匹配,并且可以查找语义不一致,例如视频中的天气是否与独立已知的匹配。人们还可以分析Deepfake创建和发现的社会背景DARPA已经开始https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.10.0082095-8099/©2020 THE CONDITOR.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志主页:www.elsevier.com/locate/eng1340R. Skibba /工程 6 (2020)1339在其新的语义取证计划中专门研究这一领域[11]。在所有的检测工作中,最大的问题可能不是错过了几个被操纵的视频,而是错误地标记了更多未经修改的视频。‘‘It is the false positivesthat kill you,” said 他说,如果大多数事件都是良性的,那么所谓的“基本比率谬误”总是会使检测成为问题。例如,人们每天上传到YouTube的数百万视频中可能只有少数被操纵。鉴于这些数字,即使是99%准确率的检测算法也会错误地标记数千个良性视频,从而难以快速捕获真正的恶意视频。“你不能对所有人做出回应,”梅蒙说。为了减少误报的影响,一些数字取证专家正在关注问题的另一面,这一点没有纳入DFDC竞赛。‘‘Instead of chasing down what is fake,I have been working on establishing the prove- nance of what is notfake,” said Shweta Jain, a professor of com- puter science at JohnJay College of Criminal Justice in New York City, NY,使用区块链技术,Jain开发了E-Witness,这是一种为图像或视频文件注册唯一Jain说,这个过程类似于在照片上使用水印,但对某人来说更难篡改,因为原始的哈希值将始终存在于区块链中散列可以包括关于文件的“元数据”,包括关于制作图像或视频的设备的信息、位置数据和所使用的Turek说,DARPA的研究人员也在研究将媒体归因于特定来源的安全方法,但这些努力仍与此同时,创建算法的能力也在不断提高,这些算法可以产生经过修改但令人信服的媒体,同时逃避检测[9]。‘‘You always assumeyour adversary knows your 在这个游戏的最新发展中,微软已经开发了自己的deepfake检测工具[13],TikTok也跟随其他社交媒体公司,包括Facebook和Twitter[14,15],开始采取措施在其平台上禁止deepfake[16]。引用[1] 斯基巴河人工智能增强的媒体:我们还能相信什么吗?工程2020;6(7):723[2] Adee S. 什 么 是 Deepfakes , 它 们 是 如 何 创 建 的 ? [ 互 联 网 ] 。 纽 约 : IEEESpectrum; 2020 年 4 月 29 日 [ 引 用 于 2020 年 8 月 30 日 ] 。 可 从 : https ://www.example.comspectrum.ieee.org/tech-talk/computing/software/what-are-deepfakes-how-are-他们创建。[3] Ferrer CC,Dolhansky B,Pflaum B,Bitton J,Pan J,Lu J. Deepfake DetectionChallenge Results : An Open Initiative to Advance AI [Internet].Menlo Park :FacebookAIBlog;2020Jun12[cited2020Sep15]. 网 址 : https ://www.example.comai.facebook.com/blog/deepfake-detection-challenge-results-an-open-initiative-to-advance-ai/。[4] Dolhansky B,Bitton J,Pflaum B,Lu J,Howes R,Wang M,et al. The deepfakedetection challenge dataset. 2020. arXiv:2006.07397。[5] 奈特·WDeepfakes也没有检测它们的工具[互联网]。旧金山:连线; 2020年6月12日[引用2020年9月20日]。可从以下www.wired.com/story/deepfakes-not-very-good-nor-tools-detect/获得:[6] 曼朱湾你怎么知道这是人类写的?[互联网]。纽约:纽约时报; 2020年7月29日[引用2020年9月20日]。网址:https://www.nytimes.com/2020/07/29/opinion/gpt-3-ai-automation.html? smid=em-share。[7] Brockman G,Murati M,Welinder P; OpenAI. OpenAI API [Internet].旧金山:OpenAI; 2020 年 6 月 11 日 [ 引 用 2020 年 9 月 15 日 ] 。 可 从 以 下 网 址 获 得 :openai.com/blog/openai-api/[8] 吕氏Deepfakes和新的人工智能生成的虚假媒体创作-检测军备竞赛[互联网]。纽约 : 科 学 美 国 人 ; 2020 年 7 月 20 日 [ 引 用 2020 年 9 月 10 日 ] 。 可 查 阅 :https://www.scientificamerican.com/article/detecting-deepfakes 1/。[9] Dolhansky B,Howes R,Pflaum B,Baram N,Ferrer CC. Deepfake DetectionChallenge(DFDC)预览数据集。2019. arXiv:1910.08854v2。[10] Nguyen TT , Nguyen CM , Nguyen DT , Nguyen DT , NahavandiS.Deepfakes创建和检测的深度2019. arXiv:1909.11573。[11] 图 雷 克 湾 Semantic forensics ( SemaFor ) [Internet]. Arlington : DARPA;c2020 [cited 2020 Sep 10].可查阅:https://www.darpa.mil/program/semantic-forensics。[12] Samanta P,Jain S.E-Witness:保存和证明数字证据的可靠性在:第24届移动计算和网络年度国际会议论文集; 2018年10月29日至11月2日;印度新德里; 2018年。p. 832-4[13] 凯利昂湖微软推出的Deepfake检测工具[互联网]。伦敦:BBC新闻; 2020年9月1日 [ 引 用 2020 年 9 月 25 日 ] 。 网 址 : https : //www. bbc.com/news/technology-53984114网站。[14] 凯利M。Facebook在2020年大选前禁止Deepfake视频纽约:边缘; 2020年1月7日[引用2020年9月15日]。网址:https://www.example.comwww.theverge.com/2020/1/7/21054504/facebook-instagram-deepfake-ban-videos-pelosi-congress。[15] 罗伯逊河Twitter将禁止纽约:边缘; 2020年2月4日[引用2020年9月15日]。可查阅:https://www.theverge.com/2020/2/4/21122661/twitter-deepfake-manipulated-media-policy-rollout-date。[16] 美国国家统计局TikTok正在禁止deepfake,以更好地防止错误信息。纽约:边缘;2020年 8月5 日[ 引用 2020年9 月15日] 。可查 阅:https://www.theverge.com/2020/8/5/21354829/tiktok-deepfakes-ban-misinformation-us-2020-election-interference。
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