美国陆军建立深度伪造检测技术：DefakeHop

近日，陆军研究人员宣布开发出一种深度伪造检测方法，可以开发出先进的军用技术来帮助士兵快速检测和识别深度伪造相关威胁。

这项研究工作的目标是开发出轻量化的、低训练成本、高性能的面部生物特征识别技术，可以满足士兵在战斗中对随身设备的尺寸、重量和功率要求。

美国陆军作战能力发展指挥部(DEVCOM)、陆军研究实验室(ARL)与南加州大学教授c-c Jay Kuo的研究小组着手解决深度伪造对社会和国家安全构成的重大威胁。研究成果就是一个称为DefakeHop的创新技术解决方案。

深度检测：用DefakeHop检测Deepfake

ARL研究人员Suya You博士和Shuowen(Sean)Hu博士指出，深度伪造是人工智能合成的、超现实的视频内容，伪造某人的言行。大多数最新的深度伪造视频检测和媒体取证方法都是基于深度学习的，而深度学习在健壮性、可伸缩性和可移植性方面具有许多固有的弱点。

You博士表示：“由于生成神经网络的发展，AI驱动的深度伪造迅速地发展，以至于缺乏可靠的技术来检测和防御。”“我们迫切需要另辟蹊径，找到新的方法来理解深度伪造惊人性能背后的机制，并在坚实的理论支持下开发出有效的防御解决方案。”

通过将团队成员的经验与机器学习，信号分析和计算机视觉相结合，研究人员开发了一种创新的理论和数学框架——连续子空间学习(SSL)，这是一种创新的神经网络体系结构。研究人员指出，SSL是DefakeHop的关键创新。

Kuo指出：“SSL是从信号转换理论发展而来的用于神经网络架构的全新数学框架。”“它与传统方法完全不同，它提供了一种新的信号表示和过程，其中涉及级联的多个变换矩阵。它非常适合具有短、中和远程协方差结构的高维数据。SSL在其设计中就融合了这种特性。它是一个完整的数据驱动的无监督框架，为图像处理和理解诸如面部生物特征识别等任务提供了全新的工具。”

You指出，目前大多数用于深度伪造视频检测和媒体取证的最新技术都是基于深度学习机制的。

DefakeHop大幅领先业界先进水平

研究人员认为，DefakeHop的性能大幅领先目前业界最先进的技术，主要表现为以下四点：

• DefakeHop基于全新的SSL信号表示和转换理论。它在数学上是透明的，其内部模块和处理都是可以解释的。
• DefakeHop是一种弱监督的方法，它提供了一种通过(无需反向传播)的学习机制，从而节省了(数据)标注成本，并且大大降低了培训的复杂性。
• 生成的模型尺寸和参数要小得多。复杂度远低于最新技术，并且可以在战术边缘设备和平台上有效实现。
• 具有对抗攻击性的强大功能。基于深度学习的方法很容易受到对抗性攻击。这项研究提供了鲁棒的空间光谱表示来纯化对抗性输入，因此可以有效地防御对抗性扰动。

（编辑：开发网_开封站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!