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5个问题帮你鉴别大数据安全分析真伪

传统分析方法存在诸多缺陷,越来越需要分析更多安全信息、并且要更加快速做出判定和响应。信息安全也面临大数据带来挑战 大数据安全分析应运而生。...今天解决方案通常包括昂贵集群加上静态商业智能报告以及看上去不错、但实际作用不大可视化仪表盘。...着眼于分析和如何应用有价值数据来得到实时决策、发现关键模式、决定持续性和不断变化安全政策,大幅提高安全性,这才是有用。...一般来说,更多数据会产生更好效果,但如果打破一定边界数据也会变无用。你应该寻找平台,有效地扩展。寻找那些使用NoSQL方法、柱状数据域和一个内存中分布式并行处理架构系统。...一个有效系统不应该要求一个节点几TB数据 - 比率必须要高得多。 5、你数据管理架构面对大量数据是否灵活? 大数据具有多种层次和许多选项,这将帮助你和一些可以削弱你复杂性。

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挑战 11 种 GAN图像真伪,DeepFake鉴别一点都不难 | CVPR2020

既然我们可以用GAN来合成难辨真伪假图,反过来我们也可以用GAN去鉴别图像真假。GAN一般基于CNN结构,当用来作为鉴伪模型时也有很多不足。...来自伯克利和Adobe研究者最近提出了一种通用鉴别方法,通过训练一个单一ProGAN就可以鉴别其他11种 GAN 生成图像真伪,并且具有较高准确率和较强鲁棒性,对于新提出StyleGAN2...新模型 作为一个鉴别图像真伪模型,除了考虑对抗现有的GAN之外,还需要评估其对未来影响力。当合成图像技术不断发展时,它是否还能击败新GAN也是我们所关注。...可视化分析 上面的实验分析表明,一个单一ProGAN就能够鉴别其他各种GAN生成图像真伪了。这只是从结果上分析,那么它内在本质是怎样呢?训出来模型到底学到是什么呢?...4 讨论与总结 尽管这篇论文在鉴伪上更胜一筹,但是还是有许多令人担忧地方。 论文方法虽然泛化性能很高,但是毕竟不是100%准确鉴别图像真伪

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工作想法从哪里

提出论点 研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。...两年前,曾看过刘知远老师一篇文章《研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错选择。...初入团队,寻找自己立足点,需要一个工作想法。每年末,抓耳挠腮做规划,想要憋出一个工作想法。很多同学,包括我自己,陆陆续续零零散散想到很多点,然后自己不断否掉。...有底是因为就像腾讯围绕人,做了互联网+人,有了微信,阿里围绕电商,做了互联网+电商,有了淘宝,字节围绕信息流,有了抖音、西瓜视频。安全当然离不开人,离不开攻击者,相信这一点就够了。...引用 研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理基本思路 来都来了。

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AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸生成,对于它制造脸,人类识别率只有41%*。...作为目前学术界最大合成视频数据库之一,由慕尼黑技术大学创建 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑公开视频,以供学术研究使用。...,逼真地合成保留图中人脸身份信息图像。...表1:针对已知换脸算法识别测试结果 更重要是,一般换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门换脸鉴别模型,想要鉴别一张图像真伪,需要逐个尝试所有模型。

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优Tech分享|人脸安全前沿技术研究与应用

具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略;在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频取证方法;在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法,多个维度有效筑牢人脸安全防线...此外,为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响,我们还提出了基于结构解构和内容重组活体检测算法[2]。...整体训练流程采用迭代式更新策略,最先学好初始化域信息鉴别器,然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像,我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入,促进模型对伪造痕迹捕捉,有效鉴别真假。...·人脸视频内容取证 对于伪造视频,我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法,充分捕捉时序运动中伪造痕迹,在视频维度有效鉴别真伪

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鉴别人脸深度伪造,人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束检测方法

随着深度学习等技术发展,机器自动生成内容水平不断提高;其中深度伪造(Deepfakes)更是内容生产中热门技术,在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术兴起主要基于图像和音频合成技术发展,是运用深度学习模型和数据等各种资源,合成具有特定内容音视频技术;其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 分类器将人脸图像映射到真伪标签上,在已知操作方法上获得了极好精度。然而,他们无法识别由未知面部交换模型产生假面部图像。...鉴别方除了挖掘待测图像伪造线索外,可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像鉴别思路在实际应用中是可行。...实际应用伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对是重要著名人士,对于鉴别方而言获取相应人物真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外数据要求。

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中国模式识别与计算机视觉大会|多模态模型及图像安全探索及成果

增加训练数据数量和多样性可以改善性能。二、图像安全======随着生成式的人工智能快速发展,越来越多系统都能够生成图像,图像真伪以及安全也越发重要。...下图展示了 AI 图像安全在文档图像篡改以及人脸真伪具体案例:1、篡改种类图像篡改指的是对数字图像未经授权或欺骗性修改,以改变图像内容或意义。分为四种类型:复制移动、拼接、擦出、重打印。...服务稳定:提供高可靠性、弹性可伸缩、高并发承载云端服务,扩展性,算法持续迭代优化对用户使用稳定性无影响。多样部署:提供公有云 API 以及私有化部署两种方式。...4、AIGC假图鉴别在安全领域,合合信息紧跟时代步伐做了生成式AI鉴别工作,主要包括身份验证与访问控制、移动设备安全检测、数字图像真实鉴定。...郭丰俊博士以人脸鉴别场景为例,提出该鉴别体系架构是通过通过多个空间注意力头来关注空间特征,并使用纹理增强模块放大浅层特征中细微伪影,增强模型对真实人脸和伪造人脸感知与判断准确度,其中纹理细节变化是人脸鉴别的一个非常重要依据

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国内人脸识别第一案来了,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸工具,并且它能被每个人便捷操作。...,因此,无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪,都是解决 Deepfake 造假问题必要手段。...功能上,长毛猫Angora 记忆力、动手能力强,可以快速找到换脸视频原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别视频

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国内人脸识别第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸工具,并且它能被每个人便捷操作。...,因此,无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪,都是解决 Deepfake 造假问题必要手段。...功能上,长毛猫Angora 记忆力、动手能力强,可以快速找到换脸视频原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别视频

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国内人脸识别第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

据了解,“Deepfake鉴别挑战赛”目标是,找到一款能检测视频是否被换过脸工具,并且它能被每个人便捷操作。...,因此,无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪,都是解决 Deepfake 造假问题必要手段。...功能上,长毛猫Angora 记忆力、动手能力强,可以快速找到换脸视频原版本,或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题,不只有AI,区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息,媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片,区块链技术还能鉴别视频

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【学术分享】刘知远:研究想法从哪里

而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践计算机学科而言,想法好坏还取决于它实际效能。这里就来谈下好研究想法从哪里来。...那么什么才是想法呢?我理解这个”“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度“ 学术研究本质是对未知领域探索,是对开放问题答案追寻。...研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...“ 我当时回答如下: 我感觉,产业界开始集团化搞问题,说明其中主要开放性难题已经被解决得差不多了,如语言识别、人脸识别等,在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。

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基于 FPGA 视频人脸伪造设备

鉴于此,我们决定采用 Xilinx PYNQ-Z2 开发板,将 FPGA 高度并行化特点与人工智能安全相结合,设计了一种具有实时人脸伪造能力视频采集设备。...如果利用在会议视频中,可以协助会议平台完善对参会者身份验证系统,防止出现利用参会者照片、视频信息冒名顶替行为。...图像处理算法部分说明: 首先进行帧截取,将动态视频流转换成静态帧。通过锚框将全身人像的人脸部分截取出来,再通过人脸特征检测提取出人脸特征。...然后采用泊松融合或者前后景+边缘膨胀方式将人脸还原到静态图片帧(具体采用哪种取决于算力与实时性要求),最终将静态图片帧还原到视频流中。...2.3 图像处理算法介绍 2.3.1 视频流接入设计 考虑到可能不同情境,我们为此设计了两种视频接入方式。

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如何避免人脸识别系统被破解,随机动作指令人脸活体检测技术有作为

人脸识别系统攻击,主要有3类:照片攻击、视频攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户照片或视频后,使用合法用户照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。...为了区分真实人脸以及照片、视频,防范人脸识别系统可能遭受攻击,就需要应用人脸活体检测技术。...为了确保你是“活你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到眼睛张合状态变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸情况,可有效防止两个人切换或人与照片切换。 3D检测:验证采集到是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度照片等。...人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如: 眨眼判别:对于可以要求用户配合应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到眼睛张合状态变化情况来区分照片和人脸; 嘴部张合判别:

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AI版“创造101”来了!出单曲拍电视剧,真人偶像失业危机?

通过上传被替换“原图”和合成后“假图”到生成对抗性网络(GAN)模型中,当图像逼真度足够高时,该图像就会被输出。然后,AI模型再通过提取视频关键帧,人脸对齐等技术,让人脸完美“融合”到原视频。...这类视频仿真度高、欺骗性强,肉眼一般难以识别真伪。 2017 年底,一位名为“Deepfake”Reddit用户,将神奇女侠女主角脸成功替换到其他电影上,这个“逼真”视频轰动一时。...2019年11月,我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》,该规定明确指出:网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。...2019年9月,Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛,旨在号召研究人员寻找“打假”有效方法,提升鉴别视频技术,维护和谐网络环境。...随后,Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集,希望能帮助研究者找到更好鉴别视频方法。

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“一网打尽”Deepfake等换脸图像,微软提出升级版鉴别技术Face X-Ray​

虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法,但随着换脸算法不断改造升级,鉴别算法很难跟上换脸算法变化。 微软亚洲研究院团队近期提出Face X-Ray算法或将改变这种局面。...此前换脸鉴别方法主要从第二步入手,通过检测换脸过程中产生瑕疵,确定图像真伪,但是,这一瑕疵并不唯一确定,不同换脸算法合成时造成瑕疵大相径庭。 ?...因此,Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同噪声,就能判定一张人脸图像为合成图像几率。...此前业内主流换脸鉴别算法是训练 AI 分类器,让 AI 模型去“学习”大量换脸图像,从而具有初步鉴别能力。“先搜集一大堆换过脸照片,再搜集一堆真照片,然后用深度神经网络做训练。...但二分类方法局限在于不具备通用性:只有换脸图像采用是已知换脸算法,如 DeepFake、FaceSwap、Face2Face 等生成,才有可能达到较高识别率(99%以上),因为 AI 模型就是通过大量学习这些算法生成的人脸图像去提升识别能力

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DeepFake克星来了!简单2步算法,造假图像无处可逃

近期,针对DeepFake可能带来负面影响,研究人员开发了一个基于神经网络神奇,能够鉴别DeepFake图像真伪。 DeepFake克星,来了!...自从DeepFake诞生以来,从照片到视频,造假能力可谓是出神入化,人们惊呼:“再也不敢相信自己眼睛了。”由此所带来道德伦理与法律影响也可见一斑。...针对这一现象,来自加州大学河滨分校研究人员最近便提出了一种基于神经网络神器,分分钟鉴别照片真伪! ?...鉴别DeepFake真伪在科研中可以说是一种挑战,而这种挑战出现是因为它以一种人类肉眼无法分辨方式被操纵着。...下一步,DeepFake视频也将“在劫难逃” DeepFake图像目前已然能够鉴别真伪,那么下一步就是视频了。 Roy-Chowdhury表示现在需要对算法做一个扩展,并应用到视频中。

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应用基于随机动作指令人脸活体检测技术,避免人脸识别被解析

图片 随着人脸识别技术日趋成熟,商业化应用愈加广泛,尤其是在金融行业,人脸识别技术已逐渐用于远程开户、取款、支付等,涉及用户切身利益,然而人脸极易用照片、视频等方式进行复制,因此对合法用户人脸假冒是人脸识别与认证系统安全重要威胁...目前基于动态视频人脸活体检测、人脸眨眼与可见光人脸关联等领先业界活体检测方法,已经取得了一定进步。...人脸检测——定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸情况,可有效防止两个人切换或人与照片切换。...活体算法检测——为了确保你是“活你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到眼睛张合状态变化情况来区分照片和人脸...而通过人脸识别与基于随机动作指令的人脸活体检测技术技术,非常解决了实名认证环节存在风险与漏洞。 申明:文章由本人原创,禁止转载。

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用AI鉴别女友是否拍过羞羞视频?当心黑产圈套

接下来是重点:这个工具通过机器学习方式把羞羞网站的人脸数据和各大社交媒体的人脸数据交叉对比,鉴别那些出现在羞羞视频“退休小姐姐”。...一来没有任何证据佐证它识别率,由始至终全凭博主一面之词;二是即便识别率高达99%,剩余1%造成误伤也是极其致命;再者网上存在着很多偷拍视频,把“被偷拍”等同于“从事羞羞事业”,从事实逻辑上也明显不通...页面上诸如“专为保护老实人而生”、“想知道TA拍过照片和视频吗”挑逗暗示,则进一步放大窥私心理。再加上绿得发黑页面背景,从视觉上强化了心理冲击,把持不住就放手一试了。...你倒是给个链接给个视频我看看啊! 你们忽视这几个细节,我细思极恐 原谅指数是假,但是你上传照片却是真真儿。 ? 骚尼在测试这款原谅宝时候,特意上传了卡通头像和明星头像,发现都会被原谅宝拦截。...这一次若开发者有意,完全有能力匹配250万条个人信息,按照最不济1分钱一条来算,开发者转手就能赚个二万五。 ? 除了利用性恶一面,原谅宝还搭上了AI技术快车。

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人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

现有的人脸识别场景中,极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击,因此对合法用户人脸假冒是人脸识别与认证系统安全重要威胁,考虑到一旦虚假人脸攻击成功,极有可能对用户造成重大损失,因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠...为了确保你是“活你”,人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如眨眼判别:对于可以要求用户配合应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸识别系统会根据自动判别得到眼睛张合状态变化情况来区分照片和人脸;或者嘴部张合判别...1.人脸检测:定位人脸哪里,检测活体过程中是否出现无人脸、多人脸情况,可有效防止两个人切换或人与照片切换。2.3D检测:验证采集到是否为立体人像,能够防止平面照片、不同弯曲程度照片等。...人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤,比如:1. 眨眼判别:对于可以要求用户配合应用系统,要求用户眨眼一到两次,人脸活体检测系统会根据自动判别得到眼睛张合状态变化情况来区分照片和人脸;2....基于人脸识别场景中防欺诈解决方案,人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型攻击。

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