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关注社交异配性的社交机器人检测框架
1
作者
余尚戎
肖景博
+1 位作者
殷琪林
卢伟
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第2期319-327,共9页
随着社交机器人的迭代,其倾向于与正常用户进行更多交互,对其检测变得更具挑战性。现有检测方法大多基于同配性假设,由于忽视了不同类用户间存在的联系,难以保持良好的检测性能。针对这一问题文章提出一种关注社交异配性的社交机器人检...
随着社交机器人的迭代,其倾向于与正常用户进行更多交互,对其检测变得更具挑战性。现有检测方法大多基于同配性假设,由于忽视了不同类用户间存在的联系,难以保持良好的检测性能。针对这一问题文章提出一种关注社交异配性的社交机器人检测框架,以社交网络用户间的联系为依据,通过充分挖掘用户社交信息来应对异配影响,并实现更精准的检测。文章分别在同配视角和异配视角下看待用户之间的联系,将社交网络构建为图,通过消息传递机制实现同配边和异配边聚合,以提取节点的频率特征,同时利用图中各节点特征聚合得到社交环境特征,将以上特征混合后用于检测。实验结果表明,文章所提方法在开源数据集上的检测效果优于基线方法,证明了该方法的有效性。
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关键词
社交机器人检测
同配性与异配性
图神经网络
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职称材料
基于噪声注意力的伪造人脸检测方法
2
作者
张博
林
朱春陶
+5 位作者
殷琪林
付婧巧
刘凌毅
刘佳睿
刘红梅
卢伟
《网络与信息安全学报》
2023年第4期155-165,共11页
随着人工智能和深度神经网络的不断发展,图像生成与编辑变得越来越容易,恶意运用图像生成工具进行篡改伪造的现象层出不穷,这对多媒体安全以及社会稳定造成了极大威胁,因此研究伪造人脸的检测方法至关重要。人脸篡改伪造的方式和工具多...
随着人工智能和深度神经网络的不断发展,图像生成与编辑变得越来越容易,恶意运用图像生成工具进行篡改伪造的现象层出不穷,这对多媒体安全以及社会稳定造成了极大威胁,因此研究伪造人脸的检测方法至关重要。人脸篡改伪造的方式和工具多种多样,在篡改的过程中可能留下不同程度的篡改痕迹,而这在图像噪声中都有一定程度上的反映。从图像噪声的角度出发,通过噪声去除的方式挖掘反映伪造人脸篡改痕迹的噪声成分,进一步生成噪声注意力,指导主干网络进行伪造人脸检测。使用SRM滤波监督噪声去除模块的训练,并将噪声去除模块所得到的噪声再次加入真实人脸图像中,形成一对有监督的训练样本,通过自监督的方式对噪声去除模块进行加强指导,实验结果说明噪声去除模块得到的噪声特征具有较好的区分度。在多个公开数据集上进行了实验,所提方法在Celeb-DF数据集上达到98.32%的准确率,在FaceForensics++数据集上达到94%以上的准确率,在DFDC数据集上达到92.61%的准确率,证明了所提方法的有效性。
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关键词
Deepfake检测
图像噪声
注意力机制
篡改痕迹
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职称材料
基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法
3
作者
朱春陶
尹承禧
+2 位作者
张博
林
殷琪林
卢伟
《网络与信息安全学报》
2023年第3期123-134,共12页
随着计算机技术在金融服务行业中的不断发展,金融科技便利了人们的日常生活,与此同时,数字金融存在着危害性极大的安全问题。人脸生物信息作为人物身份信息的重要组成部分,广泛应用于金融行业中的支付系统、账号注册等方面;伪造人脸技...
随着计算机技术在金融服务行业中的不断发展,金融科技便利了人们的日常生活,与此同时,数字金融存在着危害性极大的安全问题。人脸生物信息作为人物身份信息的重要组成部分,广泛应用于金融行业中的支付系统、账号注册等方面;伪造人脸技术的出现不断冲击着数字金融安全体系,给国家资产安全和社会稳定造成了一定的威胁。为了应对伪造人脸带来的安全问题,提出了一种基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法。所提方法从视频在空域和频域中存在的时序特征出发,基于人脸统计特征数据分布的一致性以及时间上动作趋势的一致性,对篡改特征进行区分增强。在空域中,所提方法使用改进的长短记忆网络(LSTM)来挖掘帧间的时序特征;在频域中,利用3D卷积层来挖掘不同频段频谱的时序信息,并与主干网络提取到的篡改特征进行融合,进而有效地区分伪造人脸和真实人脸。所提方法在主流数据集中表现优越,证明了所提方法的有效性。
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关键词
人脸身份认证
Deepfake检测
时序特征
多域特征
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职称材料
深度学习在图像处理领域中的应用综述
被引量:
23
4
作者
殷琪林
王金伟
《高教学刊》
2018年第9期72-74,共3页
随着大数据时代的到来,一系列深度学习网络结构已在图像处理领域展现出巨大的优势,为了能够及时跟踪深度学习在图像领域的最新发展,文章针对深度学习在图像处理领域的相关研究进行综述。首先介绍深度学习的背景和卷积神经网络的知识,旨...
随着大数据时代的到来,一系列深度学习网络结构已在图像处理领域展现出巨大的优势,为了能够及时跟踪深度学习在图像领域的最新发展,文章针对深度学习在图像处理领域的相关研究进行综述。首先介绍深度学习的背景和卷积神经网络的知识,旨在从本质上理解深度学习应用在图像领域的基本模型架构及其优化方法;其次主要在图像识别、取证、检测三个方向上,具体论述深度学习在图像领域多个方向上的演变与发展,其目的在于了解深度学习对具体图像处理问题的最新研究并掌握多种模型或技术;最后指出深度学习在图像领域存在的问题以及对未来的展望。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
算法模型
图像处理
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职称材料
人脸深度伪造主动防御技术综述
5
作者
瞿左珉
殷琪林
+4 位作者
盛紫琦
吴俊彦
张博
林
余尚戎
卢伟
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期318-342,共25页
深度生成模型的飞速发展推动了人脸深度伪造技术的进步,以Deepfake为代表的深度伪造模型也得到了十分广泛的应用。深度伪造技术可以对人脸图像或视频进行有目的的操纵,一方面,这种技术广泛应用于电影特效、娱乐场景中,丰富了人们的娱乐...
深度生成模型的飞速发展推动了人脸深度伪造技术的进步,以Deepfake为代表的深度伪造模型也得到了十分广泛的应用。深度伪造技术可以对人脸图像或视频进行有目的的操纵,一方面,这种技术广泛应用于电影特效、娱乐场景中,丰富了人们的娱乐生活,促进了互联网多媒体的传播;另一方面,深度伪造也应用于一些可能造成不良影响的场景,给公民的名誉权、肖像权造成了危害,同时也给国家安全和社会稳定带来了极大的威胁,因此对深度伪造防御技术的研究日益迫切。现有的防御技术主要分为被动检测和主动防御,而被动检测的方式无法消除伪造人脸在广泛传播中造成的影响,难以做到“事前防御”,因此主动防御的思想得到了研究人员的广泛关注。然而,目前学术界有关深度伪造防御的综述主要关注基于检测的被动式防御方法,几乎没有以深度伪造主动防御技术为重点的综述。基于此,本文对当前学术界提出的人脸深度伪造主动防御技术进行梳理、总结和讨论。首先阐述了深度伪造主动防御的提出背景和主要思想,并对现有的人脸深度伪造主动防御算法进行汇总和归类,然后对各类主动防御算法的技术原理、性能、优缺点等进行了系统性的总结,同时介绍了研究常用的数据集和评估方法,最后对深度伪造主动防御所面临的技术挑战进行了分析,对其未来的发展方向展开了思考和讨论。
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关键词
人脸深度伪造
人脸深度伪造防御
主动防御
对抗攻击
生成对抗网络(GAN)
深度学习
原文传递
题名
关注社交异配性的社交机器人检测框架
1
作者
余尚戎
肖景博
殷琪林
卢伟
机构
中山大学计算机学院
中山大学信息技术教育部重点实验室
广东省信息安全技术重点实验室
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第2期319-327,共9页
基金
国家自然科学基金[U2001202,62072480]。
文摘
随着社交机器人的迭代,其倾向于与正常用户进行更多交互,对其检测变得更具挑战性。现有检测方法大多基于同配性假设,由于忽视了不同类用户间存在的联系,难以保持良好的检测性能。针对这一问题文章提出一种关注社交异配性的社交机器人检测框架,以社交网络用户间的联系为依据,通过充分挖掘用户社交信息来应对异配影响,并实现更精准的检测。文章分别在同配视角和异配视角下看待用户之间的联系,将社交网络构建为图,通过消息传递机制实现同配边和异配边聚合,以提取节点的频率特征,同时利用图中各节点特征聚合得到社交环境特征,将以上特征混合后用于检测。实验结果表明,文章所提方法在开源数据集上的检测效果优于基线方法,证明了该方法的有效性。
关键词
社交机器人检测
同配性与异配性
图神经网络
Keywords
social bot detection
homophily and heterophily
graph neural network
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于噪声注意力的伪造人脸检测方法
2
作者
张博
林
朱春陶
殷琪林
付婧巧
刘凌毅
刘佳睿
刘红梅
卢伟
机构
中山大学计算机学院
广东省信息安全技术重点实验室
机器智能与先进计算教育部重点实验室
出处
《网络与信息安全学报》
2023年第4期155-165,共11页
基金
国家自然科学基金(U2001202,62072480)。
文摘
随着人工智能和深度神经网络的不断发展,图像生成与编辑变得越来越容易,恶意运用图像生成工具进行篡改伪造的现象层出不穷,这对多媒体安全以及社会稳定造成了极大威胁,因此研究伪造人脸的检测方法至关重要。人脸篡改伪造的方式和工具多种多样,在篡改的过程中可能留下不同程度的篡改痕迹,而这在图像噪声中都有一定程度上的反映。从图像噪声的角度出发,通过噪声去除的方式挖掘反映伪造人脸篡改痕迹的噪声成分,进一步生成噪声注意力,指导主干网络进行伪造人脸检测。使用SRM滤波监督噪声去除模块的训练,并将噪声去除模块所得到的噪声再次加入真实人脸图像中,形成一对有监督的训练样本,通过自监督的方式对噪声去除模块进行加强指导,实验结果说明噪声去除模块得到的噪声特征具有较好的区分度。在多个公开数据集上进行了实验,所提方法在Celeb-DF数据集上达到98.32%的准确率,在FaceForensics++数据集上达到94%以上的准确率,在DFDC数据集上达到92.61%的准确率,证明了所提方法的有效性。
关键词
Deepfake检测
图像噪声
注意力机制
篡改痕迹
Keywords
Deepfake detection
image noise
attention mechanism
tempering artifact
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法
3
作者
朱春陶
尹承禧
张博
林
殷琪林
卢伟
机构
中山大学计算机学院
广东省信息安全技术重点实验室(中山大学)
机器智能与先进计算教育部重点实验室(中山大学)
山东省计算机网络重点实验室
出处
《网络与信息安全学报》
2023年第3期123-134,共12页
基金
国家自然科学基金(U2001202,62072480)。
文摘
随着计算机技术在金融服务行业中的不断发展,金融科技便利了人们的日常生活,与此同时,数字金融存在着危害性极大的安全问题。人脸生物信息作为人物身份信息的重要组成部分,广泛应用于金融行业中的支付系统、账号注册等方面;伪造人脸技术的出现不断冲击着数字金融安全体系,给国家资产安全和社会稳定造成了一定的威胁。为了应对伪造人脸带来的安全问题,提出了一种基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法。所提方法从视频在空域和频域中存在的时序特征出发,基于人脸统计特征数据分布的一致性以及时间上动作趋势的一致性,对篡改特征进行区分增强。在空域中,所提方法使用改进的长短记忆网络(LSTM)来挖掘帧间的时序特征;在频域中,利用3D卷积层来挖掘不同频段频谱的时序信息,并与主干网络提取到的篡改特征进行融合,进而有效地区分伪造人脸和真实人脸。所提方法在主流数据集中表现优越,证明了所提方法的有效性。
关键词
人脸身份认证
Deepfake检测
时序特征
多域特征
Keywords
face authentication
Deepfake detection
temporal features
multi-domain features
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度学习在图像处理领域中的应用综述
被引量:
23
4
作者
殷琪林
王金伟
机构
南京信息工程大学计算机与软件学院
出处
《高教学刊》
2018年第9期72-74,共3页
基金
国家自然科学基金"基于彩色四元数小波变换域的彩色图像取证研究"(编号:No.61772281
No.61502241
+3 种基金
No.61272421
No.61232016
No.61402235
No.61572258)资助
文摘
随着大数据时代的到来,一系列深度学习网络结构已在图像处理领域展现出巨大的优势,为了能够及时跟踪深度学习在图像领域的最新发展,文章针对深度学习在图像处理领域的相关研究进行综述。首先介绍深度学习的背景和卷积神经网络的知识,旨在从本质上理解深度学习应用在图像领域的基本模型架构及其优化方法;其次主要在图像识别、取证、检测三个方向上,具体论述深度学习在图像领域多个方向上的演变与发展,其目的在于了解深度学习对具体图像处理问题的最新研究并掌握多种模型或技术;最后指出深度学习在图像领域存在的问题以及对未来的展望。
关键词
深度学习
卷积神经网络
算法模型
图像处理
Keywords
deep learning
convolutional neural network
algorithm model
image processing
分类号
G640 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
人脸深度伪造主动防御技术综述
5
作者
瞿左珉
殷琪林
盛紫琦
吴俊彦
张博
林
余尚戎
卢伟
机构
中山大学计算机学院
广东省信息安全技术重点实验室
教育部机器智能与先进计算重点实验室
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期318-342,共25页
基金
国家自然科学基金项目(U2001202,62072480)
媒体融合与传播国家重点实验室(中国传媒大学)开放课题(SKLMCC2022KF0**)。
文摘
深度生成模型的飞速发展推动了人脸深度伪造技术的进步,以Deepfake为代表的深度伪造模型也得到了十分广泛的应用。深度伪造技术可以对人脸图像或视频进行有目的的操纵,一方面,这种技术广泛应用于电影特效、娱乐场景中,丰富了人们的娱乐生活,促进了互联网多媒体的传播;另一方面,深度伪造也应用于一些可能造成不良影响的场景,给公民的名誉权、肖像权造成了危害,同时也给国家安全和社会稳定带来了极大的威胁,因此对深度伪造防御技术的研究日益迫切。现有的防御技术主要分为被动检测和主动防御,而被动检测的方式无法消除伪造人脸在广泛传播中造成的影响,难以做到“事前防御”,因此主动防御的思想得到了研究人员的广泛关注。然而,目前学术界有关深度伪造防御的综述主要关注基于检测的被动式防御方法,几乎没有以深度伪造主动防御技术为重点的综述。基于此,本文对当前学术界提出的人脸深度伪造主动防御技术进行梳理、总结和讨论。首先阐述了深度伪造主动防御的提出背景和主要思想,并对现有的人脸深度伪造主动防御算法进行汇总和归类,然后对各类主动防御算法的技术原理、性能、优缺点等进行了系统性的总结,同时介绍了研究常用的数据集和评估方法,最后对深度伪造主动防御所面临的技术挑战进行了分析,对其未来的发展方向展开了思考和讨论。
关键词
人脸深度伪造
人脸深度伪造防御
主动防御
对抗攻击
生成对抗网络(GAN)
深度学习
Keywords
Deepfake forgery
Deepfake defense
proactive defense
adversarial attack
generative adversarial network(GAN)
deep learning
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关注社交异配性的社交机器人检测框架
余尚戎
肖景博
殷琪林
卢伟
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于噪声注意力的伪造人脸检测方法
张博
林
朱春陶
殷琪林
付婧巧
刘凌毅
刘佳睿
刘红梅
卢伟
《网络与信息安全学报》
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法
朱春陶
尹承禧
张博
林
殷琪林
卢伟
《网络与信息安全学报》
2023
0
下载PDF
职称材料
4
深度学习在图像处理领域中的应用综述
殷琪林
王金伟
《高教学刊》
2018
23
下载PDF
职称材料
5
人脸深度伪造主动防御技术综述
瞿左珉
殷琪林
盛紫琦
吴俊彦
张博
林
余尚戎
卢伟
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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