誕生之初，Deepfake是一項有趣的圖像處理技術，僅僅帶來搞笑和娛樂視頻，但殊不知，潘多拉魔盒就此被打開，催生出 黑產、惡搞政客“操縱”民意，Deepfake正逐步進化為一種新型“病毒”，人類倫理道德的“遮羞布”也被無情揭開。

　　圖：Saturday Night Live中凱特·麥金農換臉伊麗莎白·沃倫

面對因新技術而引發(fā)的公眾恐慌，相關監(jiān)管機構也加快采取行動，出臺“打假”策略，旨在打擊Deepfake虛假音視頻，控制“造假病毒”的傳播。同時，國內也迎來了“最嚴數據管理”的一年。

11月29日，中國國家網信辦也正式發(fā)布《網絡音視頻信息服務管理規(guī)定》，指出自2020年1月1日起，AI造假視頻不得隨意發(fā)布。新規(guī)定中關于AI造假音視頻的規(guī)定主要有四條：“按照國家有關規(guī)定開展安全評估”、“以顯著方式予以標識”非真實音頻信息、不得利用AI造假技術發(fā)布虛假新聞、部署AI造假音視頻鑒別技術和健全辟謠機制等。

新規(guī)中不難發(fā)現，有效抑制Deepfake及類似造假需要“兩手抓”，除了利用法律法規(guī)嚴控“別有用心者”作惡，更要從源頭加強安全評估、鑒別技術等能力，借助技術手段提前布局，在檢測方面領先一步。

近日，來自清華大學的人工智能企業(yè)——RealAI正式發(fā)布了一款深度偽造視頻檢測工具，可一鍵實現對深度偽造(Deepfake)視頻的自動精準識別。

一、 一鍵換臉到一鍵“打假”

RealAICEO田天表示，盡管需求達成一致，但目前大規(guī)模應用的打假方法面臨諸多困難。

首先，Deepfake的開源技術讓AI換臉的使用門檻降低到手機美顏、P圖的水平，一鍵換臉帶來了“造謠”成本的降低、爆炸式的傳播。可是在防御層，相應標準化的檢測工具卻幾乎沒有，人工鑒別不僅專業(yè)性要求高，且效率低。所以，無論對于個人、平臺還是第三方機構而言，打假辟謠的時間窗口很短，難度卻很高。

　　圖：雷佳音(左)換臉郭德綱(右)

另外，更嚴重的問題在于，很多情況下，Deepfake“以假亂真”的程度極高，人眼難以察覺。加之其算法目前還無法建模分析，檢測技術的研究被嚴重影響，而造假方的適應速度卻很快，新技術日益迭代。

RealAI基于第三代AI技術推出的深度偽造視頻檢測產品，通過采用“數據增廣”的方式，用偽造的視頻訓練出一個新的模型，從而讓模型能夠更好識別出偽造痕跡，分辨出造假視頻，可謂“魔高一尺，道高一丈”。該產品支持圖像、視頻內容鑒別，用戶基于API接口將待檢測的圖片、視頻上傳，一鍵即可反饋真?zhèn)巍?/p>

事實上，開展針對Deepfake的“打假”研究的團隊早就存在，但相關的成果僅停留在算法層面，更多的是為學術研究提供使用，無法應對真實環(huán)境下大范圍傳播的虛假內容，所以，RealAI推出的這款標準化自動檢測工具可以說給規(guī)模化的“打假”行動帶來了新希望。

二、檢測準確率達99%，Deepfake“在劫難逃”

作為清華大學人工智能研究院核心孵化企業(yè)，以及國內首家安全可控人工智能系統(tǒng)提供商，RealAI在AI安全與攻防技術領域擁有業(yè)界領先優(yōu)勢。在今年剛結束的GeekPwn2019國際安全極客大賽中，其與清華大學聯(lián)合戰(zhàn)隊一舉獲得“CAAD CTF 圖像對抗樣本挑戰(zhàn)賽”以及“CAAD 隱身挑戰(zhàn)賽”兩項比賽的冠軍。

深厚的技術積累也讓RealAI安全研究團隊對“造假方”的攻擊原理有著更深刻的理解，能夠更有針對性地開發(fā)檢測工具。本次推出的深度偽造視頻檢測產品，將原本高難度的檢測過程大幅簡化，只需接入SDK即可一鍵實時檢測，調用簡單快捷。

　　Deepfake視頻檢測產品流程圖

與目前市面上已有的檢測技術相比，RealAI的視頻檢測工具利用深度學習算法、大量數據集訓練模型，能夠檢測出絕大多數AI換臉假視頻，準確率達99%(內部測試數據集上)。在面對算法的換臉效果越來越逼真的情況，RealAI的研發(fā)團隊也集中研發(fā)新型的檢測算法，以迭代和更新RealAI的檢測算法庫。

更值得注意的是，該產品適用于復雜視頻內容檢測，支持多種格式和多人臉檢測模式，1S識別，最高可支持10人以上同屏。

三、Deepfake的潘多拉魔盒終將被關上