暗潮涌動的“數據戰”

2021-09-06 10:40| 發布者: | 查看: |

人工智能面部識別、人工智能人臉解鎖、人工智能人臉生成……隨著人臉識別運用的范圍越來越廣泛,其背后的“人臉信息安全”問題也越來越引起了大家的關注。

人臉識別,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。包括用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。

截止目前,大多數面部識別軟件都基于生物識別技術。比如測量虹膜之間的距離,眼睛到鼻子的距離等等,但此種方式對圖像拍攝角度和圖像清晰度要求較高。

于是,科學家們想出了新的解決辦法——“基于整幅人臉圖像”的人工智能識別算法。用這種方法來進行識別,只需人臉中一塊約30×30分辨率的圖像,隨后人工智能軟件經過深度學習,大量訓練就可以進行人臉生成以及人臉識別。

頗受爭議的名為“查無此人(ThisPersonDoesNotExist.com)”的網站,在人臉生成技術應用方面尤為突出。該網站的創建者采用了炙手可熱的生成式對抗神經網絡(GANs)。而(GANs)被稱為人工智能深度學習領域最酷的想法。

它的神奇之處在于,它同時擁有一對圖片偽造者和甄別者,一個負責生成盡可能逼真的圖像,另一個負責判別生成的圖片與原始真實圖像之間的區別,然后將結果反饋給圖片生成者。在二者的相互較量中,圖片利用人工智能算法不斷重新生成、判定、修改,直到真假難辨。

但是,科技的發展也讓這項技術走向了另一個令人擔憂的方向。在過去的幾年里,不斷有媒體曝出,有些圖片和視頻被附加成他人的身份信息,也就是將B人的臉換到A人的臉上。

這種人工智能換臉是一種深度嵌入,它會保持B臉的基本的特征,然后將A臉的生物特征進行替換,并且在視覺上很難分辨。人臉生成技術所帶來的人臉偽造,會造成個人身份信息的混亂并傳播虛假信息,以至于帶來很多安全隱患。

當人工智能創造的假臉和假人開始在社交網絡上遍地開花時,各國的安全部門開始介入。與此同時,科學家們也同樣利用人工智能,來對偽造人臉進行鑒別。方法也是讓機器進行深度學習,人工智能會在整個人的生物特征區域內,從不同尺度上進行細分,去找到原始人臉和被換人臉之間的一些不兼容點、偽造點,從而來判斷需要識別的影像是不是偽造和合成的。

面對大數據時代的科技進步與安全隱患,各國政府都在加強其法律武器和監視手段。而科學家們也一直致力于為我們提供更安全的網絡交流空間。未來,希望我們的人工智能和各種新科技、新技術一起,能支持全球人類社群共同進步和發展。


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