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题名深度伪造防御技术新进展
被引量:1
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作者
周文柏
赵汉卿
刘泓谷
韦天一
张卫明
俞能海
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机构
中国科学技术大学
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出处
《人工智能》
2023年第3期26-39,51,共15页
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基金
国家自然科学基金(U20B2047,62121002,62072421,62002334)
安徽省重点研发计划(2022k07020008)。
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文摘
近年来,得益于深度生成模型的发展,以Deepfake为代表的人脸深度伪造技术在互联网快速流行,受到了学术界和工业界的广泛重视。人脸深度伪造技术很容易被不法分子恶意使用,用来制作色情电影、虚假新闻,甚至被用于政要人物制造政治谣言等,这给国家安全和社会稳定都带来了极大的潜在威胁。为了降低深度伪造人脸视频所带来的负面影响,一系列深度伪造防御方法被提出。然而,由于数据集分布形式单一、评价标准不一致、主动性不足等问题,使得防御技术在走向实用的道路上仍有很长一段距离。本文将对深度伪造防御的相关研究工作进行科学系统的总结与归纳,并对现有技术的局限性做简要分析。最后,本文将探讨人脸深度伪造防御技术的潜在挑战与发展方向,为未来的研究工作提供借鉴。
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关键词
深度伪造防御
视频取证
检测技术
主动防御
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名建筑防水工程渗漏问题及防治
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作者
韦天一
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机构
上林县城乡建设信息中心
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出处
《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》
2023年第6期159-162,共4页
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文摘
近年来随着智能化经济发展飞速发展,建筑业发展水准获得了极大的提高,特别是现在新型科学合理原材料的应用,促使建筑业在工程的科技进步制造工艺,以及对于建筑物的监督控制程度上获得了极大的提高,人们对建筑业资金投入的心力愈来愈多。现阶段,在房屋建筑工程行业存有的一个十分普遍的令人烦恼的情况,便是房顶漏水。房顶漏水不但关联到小区业主的正常运行,并且影响到了招标方、施工企业的信誉度。换句话说,只有做好房屋防水,施工企业才可以在屋面防渗透站稳脚跟。
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关键词
屋面漏水
防水
原因
防水措施
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分类号
TU76
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名人脸视频深度伪造与防御技术综述
被引量:13
- 3
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作者
周文柏
张卫明
俞能海
赵汉卿
刘泓谷
韦天一
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机构
中国科学技术大学
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第12期2338-2355,共18页
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基金
国家自然科学基金(U20B2047,62002334)
安徽省自然科学基金(2008085QF296)
+1 种基金
中国科学技术大探索类基金(YD3480002001)
中国科学技术大学青年基金(WK2100000011)资助。
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文摘
近年来,得益于深度生成模型的发展,人脸的操控技术取得了巨大突破,以Deepfake为代表的人脸视频深度伪造技术在互联网快速流行,受到了学术界和工业界的广泛重视。这种深度伪造技术通过交换原始人脸和目标人脸的身份信息或编辑目标人脸的属性信息来合成虚假的人脸视频。人脸深度伪造技术激发了很多相关的娱乐应用,如使用面部替换技术将使用者的人脸替换到某段电影片段中,或使用表情重演技术来驱动某个著名人物的静态肖像等。但当前人脸深度伪造技术仍处于快速发展阶段,其生成的真实感和自然度仍有待进一步提升。另一方面,这类人脸深度伪造技术也很容易被不法分子恶意使用,用来制作色情电影、虚假新闻,甚至被用于政要人物来制造政治谣言等,这对国家安全与社会稳定都带来了极大的潜在威胁,因此伪造人脸视频的防御技术至关重要。为了降低深度伪造人脸视频所带来的负面影响,众多学者对伪造人脸视频的检测鉴别技术进行了深入研究,并从不同视角提出了一系列防御方法。然而由于数据集分布形式单一、评价标准不一致、主动性不足等问题,使得防御技术在走向实用的道路上仍有很长一段距离。事实上,人脸深度伪造与防御技术的研究仍旧处在发展期,其技术的内涵与外延正在快速的更新与迭代。本综述将对迄今为止的主要研究工作进行科学系统的总结与归纳,并对现有技术的局限性做简要分析。最后,本文将探讨人脸深度伪造与检测技术的潜在挑战与发展方向,为领域内未来的研究工作提供借鉴。
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关键词
人脸视频深度伪造
人脸伪造视频防御
生成技术
视频取证
检测技术
主动防御
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Keywords
Deepfake forgery
Deepfake defense
generation techniques
video forensics
detection techniques
initiative defense
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名智能环境下的人脸视频深度伪造与防御技术
被引量:1
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作者
周文柏
俞能海
张卫明
赵汉卿
刘泓谷
韦天一
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机构
中国科学技术大学网络空间安全学院
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出处
《网信军民融合》
2021年第10期8-13,共6页
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文摘
近年来,得益于深度生成模型的发展,人脸的操控技术取得了巨大突破,以Deepfake为代表的人脸视频深度伪造技术在互联网快速流行,受到了学术界和工业界的广泛重视。这种深度伪造技术通过交换原始人脸和目标人脸的身份信息或编辑目标人脸的属性信息来合成虚假的人脸视频。人脸深度伪造技术激发了很多相关的娱乐应用,也很容易被不法分子恶意使用,对国家安全与社会稳定都带来了极大的潜在威胁,因此伪造人脸视频的防御技术至关重要。事实上,人脸深度伪造与防御技术的研究仍旧处在发展期,其技术的内涵与外延正在快速的更新与迭代。本综述将对迄今为止的主要研究工作进行科学系统的总结与分析,探讨人脸深度伪造与检测技术的潜在挑战与发展方向。
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关键词
操控技术
智能环境
互联网
身份信息
属性信息
视频
生成模型
检测技术
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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