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人脸识别这么好糊弄,我的钱会不会被盗刷?

首页 Twitter   作者:coolfensi  2023年01月03日  热度:58  评论:0     
时间:2023-1-3 19:05   热度:58° 

原标题:人脸识别这么好糊弄,我的钱会不会被盗刷?

AI换脸,曾经只会困扰名人,如今却会直接影响到我们普通人的财产安全

另一则新闻提到,由于制作简单,一个视频价格仅为2至10元,

客户往往是成百上千购买,牟利空间巨大 | 图源:北京青年报

骗不过人,可以骗摄像头啊!

AI换脸,术语是Deepfake(深度伪造),是把Deep learning(深度学习)和Fake(伪造)组合在一起,用AI把一个人的人脸换到另一个人的照片/视频当中的技术

围绕AI换脸有着相当多的犯罪应用,包括且不限于:

·攻击刷脸验证:直接从支付宝、微信钱包、甚至贷款软件里,伪造他人信息套现;

· 制作虚假色情图片/视频:诈骗、敲诈勒索或损坏他人名誉;

· 实时换脸通话:盗号并诈骗号主亲友;

· 制造虚假信息:蒙骗政客、法官、投资者等;

· 发布假新闻:煽动民众、引起混乱恐慌、打击商业对手、制造股市动荡等。

在这当中,刷脸验证与普通人关系最大,因为它验证的是一个人的身份,一旦这个信息被突破,你的资产安全与信息安全都会受到威胁,很容易在网络上裸奔。

不好意思放错了,是这个:

图源:Accessorize to a crime: Real and stealthy attacks on

state-of-the-art face recognition.

另一种骗检测设备的方式是3D面具,比如下面这些图:

图源:businessinsider & kneron

AI换脸,特别在哪?

AI改变了一切,简直把造假成本降到了白菜价

视频越短、像素越低、实时性要求(需要实时换脸还是可以制作完视频再发出)越低、欺骗对象警惕性越低、可用素材(就是目标人物的多角度照片、视频)越多,造假成本就越低。

举个例子,同样是一个人说话,AI换成另一个人的脸,直接上手就能用的AI模型配合NVIDIA GTX1080 Ti可以做到这样,动作还算流畅,但塑胶感严重,一眼就能看出不是真人的视频。

图源:Youtube@Matthias Niessner

而经过NVIDIA RTX 3090 Ti长时间(数小时甚至数天)训练的AI模型,可以做出相当以假乱真的效果。可能只有在认真反复的观看下,才会发现:诶?刚刚这个人额头的皱纹是不是在闪?

图源:Youtube@Druuzil Tech & Games

而提高成本后制作的更精细的视频,则可以用于其他的诈骗用途。并且这种造假是一种一本万利的买卖,在设备与算法齐全后,就可以根据不同的情境与需求,批量生产假视频

普通人能怎么办

当AI换脸进入普通人的生活,我们能做些什么来应对跟它相关的不法行为呢?

骗机器的换脸咋办?

对于这类案件,普通人能做的就是平时守护好自己的个人信息(包括人脸信息),并且尽量采用多种方式结合的身份验证

密码、指纹、手机号,能选的验证方式都选上,虽然自己也会麻烦点,但是相当于多几道保险,全部被同时攻破的可能性还是小很多的。

如果不幸被盗刷,立刻报警,配合警察追踪不法分子、追回违法所得,同时上报平台,让平台获取更多的信息来修补漏洞、升级系统

骗真人的换脸,咋办?

欺骗真人的AI换脸,比如面对个人的勒索、诈骗,还有面对大众的虚假新闻,则显得更加隐蔽和多样化。

从根本上来说,有了AI换脸技术以后,普通人面对图像信息都应该多留个心眼,不能一味相信眼见为实。

如果被人用伪造的裸照、不雅视频勒索,不要回应,直接报警

这类犯罪的AI换脸目标就是受害人,所以只要看到视频的人知道自己没有拍过此类照片、视频,就可以判断视频是伪造的。最大的难点反而在于不要自乱阵脚、不要因为害怕而向不法分子交付钱财。

如果被人用伪造的视频诈骗,比如骗子盗了你朋友的号,用AI换脸跟你实时通话借钱。这个时候,多渠道验证就很重要,各个社交平台、邮箱、短信、电话,不要因为对方看起来很着急就想都不想地打钱。

在观看网上的新闻、视频时,多查查新闻来源是否可靠。尤其是什么拜登讲话,马斯克讲话,这些名人们可用于机器学习的训练集太多了,仿造高精度视频很容易。

这张图里的马斯克是假的哈…… | 图源:VR陀螺

还有一些小诀窍,可以帮助你更好地判断一个视频是不是AI换脸伪造的(如果开了十级美颜,这些方法就不是很可靠了。毕竟,十级美颜也可以被看作一种AI换脸呢):

关注脸型

多看看脸的大小、形状、下颚线位置,尤其是动起来的样子,和本人是否一致。

关注皱纹

毕竟每个人的皮肤情况和皱纹走向都是不一样的,AI模型仅凭一些照片(而且不一定是最近的照片),生成的皱纹很难跟本人一模一样。

一个人皮肤过于光滑、皱纹过多、或者全脸皮肤状况不一致(比如额头很多皱纹、脸颊却很光滑)、一段视频中年龄感不一致(一会儿看着年轻一会儿看着年长),都可能是伪造视频的特征。

关注背景

看看这个背景是不是这个人平时用的背景、背景和人的衔接是不是自然、背景本身有没有变形等等。

关注光影

AI换脸生成的视频并不遵循现实世界的物理光影规则,因此面部的阴影眼镜的反光等等,都可能出卖伪造的视频。

关注五官的位置和大小

AI伪造的视频可能会出现五官忽大忽小、位置飘移的现象。

关注独特的面部特征

如果这个人脸上有痣、文身、疤痕,它们看起来都在正确的位置吗?

关注头发

发量、发际线看起来真实吗?头发边缘看起来自然吗?

关注动态

比如眨眼的频率和方式是否正常、眉毛和嘴的运动是否像这个人平时的样子、转头(尤其是转到90度的侧面)的时候有无变形、脸部被遮挡的时候遮挡物是否清晰可见,都是一些辨别AI伪造视频的要点。

一些容易露馅的动作 | 图源:metaphysic & VFXChris Ume

除了以上的理论知识,你还可以试着去这个网站(

https://detectfakes.media.mit.edu/)实操做题,提升一下自己鉴别假视频的能力,说不定还能帮科学家对抗使用AI换脸的不法行为。

名人们有说过这些话吗?| 图源:MIT Media Lab

只要还有很高的潜在非法收益,不法分子就会不惜加大投入,制作更精美、更真实的虚假视频,去欺骗普通人、大公司、大机构乃至政府。

所以,除了个人能做到的事情外,其实也更应该由政府、公司从政策法规和技术建设上不断完善和加强,让技术的进步真正造福于人类,而不是沦为伤害他人的犯罪工具

参考资料

惊堂木 | 眼见为实?变脸盗刷支付宝!已有人中招... (2022). Retrieved 25 October 2022, from https://mp.weixin.qq.com/s/qNEaUN-A_83OL53vHvbWww

[3]Knerons Edge AI & Facial Recognition Survey Pushes Forward Industry | Kneron – Full Stack Edge AI. (2020). Retrieved 25 October 2022, from https://www.kneron.com/news/blog/85/

[4]All it takes to fool facial recognition at airports and border crossings is a printed mask, researchers found. (2022). Retrieved 25 October 2022, from https://www.businessinsider.com/facial-recognition-fooled-with-mask-kneron-tests-2019-12

[5]To Uncover a Deepfake Video Call, Ask the Caller to Turn Sideways - Metaphysic.ai. (2022). Retrieved 25 October 2022, from https://metaphysic.ai/to-uncover-a-deepfake-video-call-ask-the-caller-to-turn-sideways/

[6]Detecting deepfakes by looking closely reveals a way to protect against them. (2022). Retrieved 25 October 2022, from https://phys.org/news/2019-06-deepfakes-reveals.html

[7]Europol report finds deepfake technology could become staple tool for organised crime | Europol. (2022). Retrieved 25 October 2022, from https://www.europol.europa.eu/media-press/newsroom/news/europol-report-finds-deepfake-technology-could-become-staple-tool-for-organised-crime

[8]Project Overview ‹ Detect DeepFakes: How to counteract misinformation created by AI – MIT Media Lab. (2022). Retrieved 25 October 2022, from https://www.media.mit.edu/projects/detect-fakes/overview/

[9]Sharif, M., Bhagavatula, S., Bauer, L., & Reiter, M. K. (2016, October). Accessorize to a crime: Real and stealthy attacks on state-of-the-art face recognition. In Proceedings of the 2016 acm sigsac conference on computer and communications security (pp. 1528-1540).

[10]Thies, J., Zollhöfer, M., Theobalt, C., Stamminger, M., & Nießner, M. (2018). Headon: Real-time reenactment of human portrait videos. ACM Transactions on Graphics (TOG), 37(4), 1-13.

[11]Li, Y., Yang, X., Wu, B., & Lyu, S. (2019). Hiding faces in plain sight: Disrupting AI face synthesis with adversarial perturbations. arXiv preprint arXiv:1906.09288.

[12]Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology: A review. Technology Innovation Management Review, 9(11).

[13]Mirsky, Y., & Lee, W. (2021). The creation and detection of deepfakes: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(1), 1-41.

[14]Li, C., Wang, L., Ji, S., Zhang, X., Xi, Z., Guo, S., & Wang, T. (2022). Seeing is living? rethinking the security of facial liveness verification in the deepfake era. CoRR abs/2202.10673.

作者:罗碗

编辑:Emeria、游识猷

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