什么是DefakeHop技術(shù)

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深度檢測(cè)：用DefakeHop檢測(cè)Deepfake

ARL研究人員Suya  You博士和Shuowen(Sean)Hu博士指出，深度偽造是人工智能合成的、超現(xiàn)實(shí)的視頻內(nèi)容，偽造某人的言行。大多數(shù)最新的深度偽造視頻檢測(cè)和媒體取證方法都是基于深度學(xué)習(xí)的，而深度學(xué)習(xí)在健壯性、可伸縮性和可移植性方面具有許多固有的弱點(diǎn)。

You博士表示：“由于生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，AI驅(qū)動(dòng)的深度偽造迅速地發(fā)展，以至于缺乏可靠的技術(shù)來檢測(cè)和防御?！薄拔覀兤惹行枰肀脔鑿?，找到新的方法來理解深度偽造驚人性能背后的機(jī)制，并在堅(jiān)實(shí)的理論支持下開發(fā)出有效的防御解決方案。”

通過將團(tuán)隊(duì)成員的經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器學(xué)習(xí)，信號(hào)分析和計(jì)算機(jī)視覺相結(jié)合，研究人員開發(fā)了一種創(chuàng)新的理論和數(shù)學(xué)框架——連續(xù)子空間學(xué)習(xí)(SSL)，這是一種創(chuàng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。研究人員指出，SSL是DefakeHop的關(guān)鍵創(chuàng)新。

Kuo指出：“SSL是從信號(hào)轉(zhuǎn)換理論發(fā)展而來的用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的全新數(shù)學(xué)框架。”“它與傳統(tǒng)方法完全不同，它提供了一種新的信號(hào)表示和過程，其中涉及級(jí)聯(lián)的多個(gè)變換矩陣。它非常適合具有短、中和遠(yuǎn)程協(xié)方差結(jié)構(gòu)的高維數(shù)據(jù)。SSL在其設(shè)計(jì)中就融合了這種特性。它是一個(gè)完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的無監(jiān)督框架，為圖像處理和理解諸如面部生物特征識(shí)別等任務(wù)提供了全新的工具。”

You指出，目前大多數(shù)用于深度偽造視頻檢測(cè)和媒體取證的最新技術(shù)都是基于深度學(xué)習(xí)機(jī)制的。

DefakeHop大幅領(lǐng)先業(yè)界先進(jìn)水平

研究人員認(rèn)為，DefakeHop的性能大幅領(lǐng)先目前業(yè)界最先進(jìn)的技術(shù)，主要表現(xiàn)為以下四點(diǎn)：

• DefakeHop基于全新的SSL信號(hào)表示和轉(zhuǎn)換理論。它在數(shù)學(xué)上是透明的，其內(nèi)部模塊和處理都是可以解釋的。

• DefakeHop是一種弱監(jiān)督的方法，它提供了一種通過(無需反向傳播)的學(xué)習(xí)機(jī)制，從而節(jié)省了(數(shù)據(jù))標(biāo)注成本，并且大大降低了培訓(xùn)的復(fù)雜性。

• 生成的模型尺寸和參數(shù)要小得多。復(fù)雜度遠(yuǎn)低于最新技術(shù)，并且可以在戰(zhàn)術(shù)邊緣設(shè)備和平臺(tái)上有效實(shí)現(xiàn)。

• 具有對(duì)抗攻擊性的強(qiáng)大功能?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法很容易受到對(duì)抗性攻擊。這項(xiàng)研究提供了魯棒的空間光譜表示來純化對(duì)抗性輸入，因此可以有效地防御對(duì)抗性擾動(dòng)。

You教授指出：

這項(xiàng)研究通過引入和研究一種創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)理論及其應(yīng)用于智能感知、表示和處理的計(jì)算算法，為美國陸軍和實(shí)驗(yàn)室的AI和ML研究工作提供了支持。 我們希望未來的士兵在戰(zhàn)場(chǎng)上能夠攜帶體積輕巧的智能視覺設(shè)備。今天的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案對(duì)特定的數(shù)據(jù)環(huán)境過于敏感。當(dāng)以不同的設(shè)置獲取數(shù)據(jù)時(shí)，需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新訓(xùn)練，這在嵌入式系統(tǒng)中很難進(jìn)行。 目前開發(fā)的解決方案具備許多理想的特性，包括較小的模型尺寸，需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不多，訓(xùn)練復(fù)雜度低，并且能夠處理低分辨率輸入的圖像。這是一個(gè)足以導(dǎo)致改變(現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng))游戲規(guī)則的解決方案，有望在未來陸軍中得到廣泛應(yīng)用。

解決了數(shù)個(gè)面部生物識(shí)別的難題

研究人員成功地將SSL原理應(yīng)用到解決多種面部生物識(shí)別以及通用的場(chǎng)景理解問題上。結(jié)合DefakeHop的工作，他們開發(fā)了一種新穎的方法，即基于SSL原理的FaceFop，以解決在低圖像質(zhì)量和低分辨率的具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境下進(jìn)行問題識(shí)別和面部分類的難題。

據(jù)悉，該團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)為面部生物特征識(shí)別和通用場(chǎng)景理解(例如目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別和語義場(chǎng)景理解)開發(fā)創(chuàng)新的解決方案。

Hu教授表示：“我們都看到了人工智能對(duì)社會(huì)的重大影響，有好的一面也有陰暗的一面，但不可否認(rèn)的是人工智能正在改變很多事情?！薄吧疃葌卧炀褪且粋€(gè)負(fù)面的例子。過去數(shù)十年中，娛樂業(yè)已經(jīng)為我們展示了計(jì)算機(jī)可以生成以假亂真的，高度復(fù)雜的視覺效果，如今人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的最新技術(shù)極大地降低了內(nèi)容偽造的技術(shù)門檻，相關(guān)工具也極容易獲取?！?/p>

最后，研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，深度偽造技術(shù)對(duì)軍事和日常生活都有影響(威脅)，而在對(duì)抗深度偽造的研究領(lǐng)域，DefakeHop方案相比現(xiàn)有技術(shù)有著顯著優(yōu)勢(shì)，為人工智能、計(jì)算機(jī)視覺、智能場(chǎng)景理解和面部生物特征識(shí)別等人工智能領(lǐng)域的研究提供了全新的范型和知識(shí)。

感謝各位的閱讀，以上就是“什么是DefakeHop技術(shù)”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)什么是DefakeHop技術(shù)這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

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