日前,一条#AI诈骗成功率接近100%#的话题冲上微博热搜。一个AI换脸的视频,让福建某科技公司的法人代表在10分钟内就被骗走了430万。

(资料图片)

国外也发生了一起AI相关诈骗,一封附上谷歌CEO视频的邮件,让不少YouTube博主们下载了带着危险病毒的文件。

这两起诈骗事件都有着深度伪造技术deepfake的身影。这是一项诞生了6年之久的换脸大法,如今AIGC技术的大爆发,更使得制作难以识别的deepfake视频越来越容易。对人脸识别应用普遍的金融行业来说,防深伪攻击也显得尤为重要。

在金融行业,由deepfake产生的欺诈主要是身份欺诈,即通过深度伪造的虚假图像和视频来冒充他人身份,骗过金融信贷流程中的身份核验系统,进而实施盗刷和恶意注册等。目前,金融行业应对deepfake已有了比较成熟的技术方法和方案,度小满在deepfake应对方法上就积累了丰富的经验。

度小满介绍,近年来利用深伪技术绕过人脸识别流程的趋势有所增长,对金融机构实名认证系统造成了一定的威胁。而要识别认证内容是否造假,最好的办法是交给AI去解决,研发“反deepfake”检测算法。据了解,度小满防深伪检测模型的算法策略就从三个维度入手,有效破解造假视频。

首先是生成瑕疵。具体而言,由于相关训练数据的缺失,deepfake模型可能无法正确渲染部分人类面部特征,小到眨眼频率不正常,大到口型与声音不吻合等。检测模型则能将这些“基本肉眼可见”的特征都提取出来,设计特定的分析算子,从而进行分析研判。

其次是固有属性。由于不同摄像机拥有不同的设备指纹,类似GAN这种模型在生成人脸时也会留下独特的用于识别生成器的指纹,因此经过对比就能发现端倪。

第三个细节是高层语义。它指的是检测面部动作单元(肌肉群)协调性、面部各区域朝向一致性、视频微观连续性等方面的问题,由于这些细节建模困难、难以复制,很容易抓到把柄。

当然,由于单一特征难以适应复杂的deepfake内容,因此检测模型的整体框架采用的是多特征融合,以此来保证决策的鲁棒性。

在数据样本优势之外,度小满还融入了自己的独创点,包括神经网络搜索调优算法、微表情分析和图卷积(GCN)技术以及基于重建的自监督预训练方法,让模型实现了从“鉴伪”到“鉴真”的转变。

也正因此,去年9月度小满防深伪检测模型顺利通过了信通院人脸识别安全专项评测,获得活体检测安全防护能力优秀级认证。具体效果上,它可以覆盖各种深伪形式,包含静态人像图片活化、AI换脸、人脸虚假合成等,达到千分之一误报率下召回90%以上,也就是99%+的准确率。

随着新的deepfake工具不断涌现,金融行业要应对的深伪攻击会更多。度小满认为,未来更多的鉴伪技术应该集中去挖掘语义特征、跨模态特征等,让模型利用可解释性强的高层语义去鉴伪。作为创新型金融科技企业,度小满也将为金融行业的稳健发展贡献更多科技力量。