“AI換臉”騙走2億港元 專家支招如何防范快訊
生成式AI，均是用AI換臉技術(shù)冒充的，因為AI換臉的數(shù)據(jù)基礎就是被模仿人的照片、視頻等。
【TechWeb】4月19日消息，過去一年，AI成為火爆全網(wǎng)的熱詞。圍繞AI的應用不斷涌現(xiàn)，爭議也隨之而來，尤其是AI詐騙，頻頻登上熱搜。
日前，香港警方披露，一家跨國公司香港分公司的財務人員，在參加一場內(nèi)部“多人視頻會議”后，被騙2億港元。原來，除了受害人是“真人”，視頻會議里的其他“同事”均是用AI換臉技術(shù)冒充的。今年央視315晚會上也曝光了多起利用AI擬聲、換臉進行詐騙的案例。
這幾起詐騙事件背后都有著深度偽造技術(shù)Deepfake的身影。這不是一項新技術(shù)，但過去一年生成式AI技術(shù)的爆發(fā)大大降低了其門檻，使制作難以辨識的換臉視頻越來越容易，“有圖有真相”變得不再靠譜，騙術(shù)更是防不勝防。
那么，我們該如何保護自己的個人信息？又該如何識別對話視頻中的是“真人”還是“數(shù)字人”？
防不勝防的Deepfake
所謂Deepfake，其實是“deep learning”（深度學習）和“fake”（偽造）的合成詞，指的是基于深度學習算法，從大量的視頻和圖像數(shù)據(jù)中學習，偽造出逼真的面部動畫和語音。Deepfake技術(shù)最常見，也是我們最熟知的應用，就是AI換臉。
人們最初認識這項技術(shù)是在2017年12月，一位名叫“deepfakes”的網(wǎng)友在Reddit網(wǎng)站發(fā)布了一條視頻，利用AI技術(shù)將成人電影女主角的臉換成了《神奇女俠》主演蓋爾·加朵，引發(fā)廣泛關注。后來人們開始用他的網(wǎng)名deepfakes命名這項技術(shù)。
在國內(nèi)，deepfakes也深受一些技術(shù)宅的喜歡。網(wǎng)上不乏售賣AI換臉軟件的學習教程，除了詳細的操作指導，甚至還附贈合成視頻成品大禮包、明星臉部素材庫、合成輔助工具等。2019年2月，B站UP主“換臉哥”用AI技術(shù)把朱茵飾演的黃蓉換成了楊冪的臉，也曾引發(fā)熱議。
deepfakes小有名氣之后，同名算法在GitHub開源，越來越多的換臉視頻在網(wǎng)上流傳。清華大學人工智能研究院等機構(gòu)發(fā)布的《深度合成十大趨勢報告（2022）》顯示，2021年新發(fā)布的深度合成視頻的數(shù)量，較2017年已增長10倍以上。
2023年ChatGPT突然爆火刷屏，生成式AI“飛入尋常百姓家”，尤其是視頻生成模型Sora的問世，大大降低了AI換臉技術(shù)的門檻。OpenAI CEO阿爾特曼近日在出席活動時表示，“OpenAI 可以將非常高質(zhì)量的 AI 技術(shù)成本降至接近零”。
但技術(shù)的使用是把雙刃劍，過去一年，利用Deepfake技術(shù)偽造虛假的圖像、視頻和音頻來冒充他人身份進行詐騙的事件越來越多，“AI詐騙成功率接近100%”、“AI換臉騙走香港男子2億港元”、“公司老板被AI詐騙430萬”等相關話題頻頻登上熱搜，對公眾財產(chǎn)、隱私等權(quán)益造成侵害。
中國信通院人工智能研究中心安全與元宇宙部主任石霖指出，當前，深度偽造技術(shù)相對成熟，使用成本在逐漸降低，速度和擬真程度不斷提升，技術(shù)的檢測需求逐漸增大，但檢測難度不斷提升。比如，Sora生成的視頻，很難用肉眼辨別真假。
如何識破“AI變臉”？
AI換臉騙走香港男子2億港元的事件傳開后，如何識別對話視頻中的是真人還是數(shù)字人再度成為熱議焦點。
有專家表示，可以讓對方摁鼻子、摁臉，觀察其面部變化。如果是真人，臉部會變形，如果是數(shù)字人，則不會，或出現(xiàn)破綻。隨后，“懷疑對方AI換臉可以讓對方摁鼻子”登上微博熱搜，目前閱讀量高達1.3億。
不過，也有業(yè)內(nèi)人士認為這個方法不一定奏效。螞蟻集團天璣實驗室安全算法專家朱凱在接受《解放日報》采訪時表示，這個做法有一定的參考價值，但未必完全奏效。
因為大多數(shù)的生成算法（AIGC）生成的都是干凈的臉，而摁鼻子或者摁臉，意味著給人臉增加了遮擋，相關算法可能因為訓練時數(shù)據(jù)不夠，從而在生成有遮擋的臉時出現(xiàn)破綻。
但是，一些比較先進的算法已經(jīng)可以在靜態(tài)場景下、有局部遮擋的情況下生成畫面。也就是說，如果只是摁鼻子或者摁臉，有些算法也能給出以假亂真的效果。
就目前來看，朱凱建議，在摁鼻子或摁臉的同時左右搖晃頭部，這樣一種動起來的方式識別AI換臉。因為目前很多AI換臉的基礎是被模仿者的照片，照片是平面的，生成的“數(shù)字人”也是以正面、平面為主。當人臉動起來時，會產(chǎn)生破綻。
此外，中國計算機學會安全專業(yè)委員會數(shù)字經(jīng)濟與安全工作組成員方宇在接受央視采訪時表示，可以要求對方在視頻通話的時候，在臉前通過揮手來識別。這種方式會造成面部數(shù)據(jù)的干擾，偽造視頻會出現(xiàn)抖動或閃現(xiàn)等異常情況。在點對點的溝通中，則可以問一些只有對方知道的問題，來驗證對方的真實性。
以AI對抗AI
值得一提的是，Deepfake攻和防是一個相對且不斷精進的過程，你在進步，Deepfake也在進步，“我們要做的就是跑在它的前面”，ZOLOZ產(chǎn)品總監(jiān)陶冶這樣說道。以AI對抗AI，也就是所謂的“用魔法打敗魔法”，是業(yè)內(nèi)在積極踐行的。
百度、阿里、騰訊、字節(jié)跳動、螞蟻集團以及科大訊飛等AI頭部企業(yè)，均在通過開發(fā)先進的AI算法和工具，積極提升對深度偽造內(nèi)容的識別能力。比如，阿里通過分析視頻細微特征開發(fā)多種算法，字節(jié)跳動和科大訊飛則結(jié)合內(nèi)容分析和語音識別技術(shù)來維護網(wǎng)絡空間的真實性。
此外，螞蟻數(shù)科旗下科技品牌ZOLOZ最近還發(fā)布了深度偽造綜合防控產(chǎn)品ZOLOZ Deeper，以攔截用戶刷臉過程中的“AI換臉”風險，目前已率先應用在身份安全領域。
據(jù)介紹，ZOLOZ早在2019年就啟動了Deepfake算法研發(fā)，彼時主要應對一些簡單的人臉攻擊，比如把圖片、視頻、面具等虛假內(nèi)容呈現(xiàn)在攝像頭前面，攻破人臉識別系統(tǒng)。ZOLOZ Deeper是針對注入式、活化等復雜攻擊手段迭代而來的產(chǎn)品，在服務印尼某頭部銀行后，產(chǎn)品上線一個月時間內(nèi)實現(xiàn)了Deepfake風險“0漏過”。
陶冶披露，ZOLOZ聯(lián)合螞蟻安全響應中心設立了超百萬的獎金池，支持安全極客來挖掘ZOLOZ Deeper的漏洞，通過“螞蟻集團安全響應中心”官網(wǎng)提交漏洞情報。“互聯(lián)網(wǎng)世界沒有絕對的安全，希望聯(lián)合外部的安全技術(shù)人才持續(xù)提升ZOLOZ的安全水位，守護用戶的安全感。”
漏洞懸賞獎金是科技公司“化被動為主動”的安全策略。例如今年有黑客發(fā)現(xiàn)特斯拉系統(tǒng)漏洞，贏得20萬美元獎金和一輛Model 3；微軟曾在2019年送出史上最高一筆漏洞挖掘獎勵，總額高達20萬美元，稱發(fā)現(xiàn)這一漏洞為數(shù)十億用戶提供了保護。
普通人能做什么？
隨著衣食住行都跟各種互聯(lián)網(wǎng)APP結(jié)合，必然會造成對個人信息的采集和收集。2023年8月15日，我國正式施行《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，從多個方面“劃下紅線”，其中也提到“不得侵害他人肖像權(quán)、名譽權(quán)、榮譽權(quán)、隱私權(quán)和個人信息權(quán)益”。
對于普通人來說，除了一些辨別AI換臉詐騙的小訣竅，我們都應該注意個人信息的保護，尤其要注意圖像、聲音、指紋等生物信息的保護，因為AI換臉的數(shù)據(jù)基礎就是被模仿人的照片、視頻等。
中國信通院人工智能研究中心安全與元宇宙部主任石霖向TechWeb等表示，在個人信息保護方面，首先建議大家優(yōu)先使用一些大廠或擁有多年品牌經(jīng)驗的技術(shù)產(chǎn)品，它們在遵守監(jiān)管落實上會比較嚴格，也有比較好的一些個人信息保護記錄和管理經(jīng)驗。
第二，使用APP時盡量減少對個人資料的留存，比如個人照片的上傳，尤其是發(fā)到社交平臺上，所以少發(fā)一些朋友圈確實可以減少一些個人信息的采集和搜集。
此外，我們在日常購物或者是去買房租房時，可能也會被采集個人信息。比如，去看下裝修，信息一登記，一個月之內(nèi)各種電話打來推銷。這種時候留一個假電話，也能夠規(guī)避個人信息被泄露的風險。
需要注意的是，在涉及轉(zhuǎn)賬匯款、資金往來等場景時，務必第一時間提高警惕，通過回撥對方手機號等額外通信方式核實確認，未經(jīng)核實不要輕易轉(zhuǎn)賬。（周小白）
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