什么是深伪技术？

 

深伪（Deepfake）是一种合成媒体，通常以视频或音频文件形式呈现，通过人工智能（AI）技术制作而成。AI 会分析大量数据集，学习一个人的动作、说话方式或情绪表现，并通过叠加面部影像或生成合成声音，制作出高度逼真的虚假内容，使其看起来仿佛某个人正在做或说一些实际上从未发生的事情。

 

随着时间推移，深伪技术变得愈发精密，使其更难以通过肉眼进行识别。

常见的深伪技术类型

 

• 视频深伪（Video Deepfakes）：最广为人知的深伪形式，通过篡改视频画面来替换面孔、改变说话内容，或制作人物从未说过或做过事情的完整视频。
• 音频深伪（Audio Deepfakes）：音频深伪涉及以合成或操控方式生成的语音录音。通过以某人的声音训练的 AI 模型，可生成高度逼真的假音频，模仿其说话模式、语气，甚至情绪。这类技术已被用于诈骗行为，例如假冒高管发送语音信息要求进行电汇（亦称为语音钓鱼）。
• 图像深伪（Image Deepfakes）：通过操控静态图像（如照片）来制造虚假内容。例如，可能篡改照片中某人的面部，使其看起来像是出现在从未到访过的地点。

 

为什么深伪技术具有危险性？

 

• 错误信息与虚假信息：深伪内容可被用于散布不实信息，导致政治操纵、社会混乱，甚至煽动暴力。伪造的公众人物视频或音频可能迅速传播，误导数以百万计的人。
• 网络安全威胁：网络犯罪分子可将深伪技术武器化，用于钓鱼、勒索，或冒充高知名度人物，诱骗员工泄露敏感信息。
• 声誉损害：个人可能因深伪内容被错误地描绘于不当情境中，从而名誉受损。这在“深伪色情”场景中尤为令人担忧，因为 AI 生成的图像会将个人置于不适当的场景中。
• 身份盗用：深伪技术使犯罪分子能够模仿个人的面孔或声音，未经授权访问个人、企业或政府资源，对金融机构、组织，甚至国家安全构成风险。

 

如何识别深伪内容？

 

深伪内容通常会呈现以下一些明显特征：

 

• 面部动作不一致：不自然的面部表情、异常的眨眼频率，或嘴型与音频不同步。
• 光影不一致：阴影或光线与周围环境或人物面部不相符。
• 模糊或失真：面部或身体边缘出现模糊，尤其是在快速动作时，或背景出现扭曲。
• 音画不同步：声音与嘴型无法对齐，或语音听起来机械化、缺乏自然情感。
• 眼部动作不自然：异常的眨眼模式，或眼球移动与头部方向不一致。
• 僵硬或不自然的肢体动作：动作生硬或不连贯，尤其是在仅面部被操控的情况下。

 

如何防御深伪攻击？

 

为防范日益严峻的深伪威胁，检测与对抗深伪内容至关重要，以下是几项关键做法：

 

AI 驱动的检测工具

 

机器学习模型与算法是深伪检测的核心。这些系统通过大量真实与伪造的视频、图像和音频数据进行训练，能够分析不自然的面部动作、嘴型不同步以及光影异常等问题，从而识别深伪内容。

 

深伪图像与视频分析

 

除 AI 检测工具外，还可通过对视觉与音频元素的深入分析来揭露深伪媒体。相关技术专注于识别人工生成内容所遗留的细微不一致之处。通过像素级与逐帧分析，调查人员能够发现肉眼难以察觉的篡改痕迹。

 

• 像素级分析－此类工具聚焦于像素层面的细节。深伪内容往往会留下光影不一致、纹理不匹配等细微线索，即便使用先进的 AI 技术，也难以完全消除这些异常。
• 逐帧检查－视频深伪通常可通过逐帧审查被识别。相关工具会检查每一帧画面，以发现模糊边缘、眼部动作不一致，以及面部表情切换不自然等问题。

 

人工监督与验证

 

尽管 AI 工具非常有效，但在深伪检测中仍离不开人工判断，尤其是在深伪技术日益成熟的情况下。

 

• 事实核查与来源验证：在 AI 可能难以识别细微操控的场景下，人工验证依然关键。通过核查媒体来源，并与可信渠道进行比对，可判断内容是否被篡改。
• 数字水印：部分系统会在真实视频与图像中嵌入不可见的水印，使用户能够验证内容是否被修改。

 

意识提升与教育培训

 

由于仅依靠技术无法彻底解决问题，培训与教育在应对深伪内容扩散方面同样至关重要。

 

• 培训：组织应培训员工和个人如何识别潜在的深伪内容，并对看似反常或质量异常高的媒体保持警惕。
• 公众宣传活动：提升公众对深伪风险的认知，有助于减少其传播，并降低人们受虚假信息误导的可能性。

 

与安信资讯安全携手防范深伪威胁

 

随着深伪技术的不断演进，其对网络安全造成的破坏力也持续上升，使深伪检测与识别工具成为个人、企业及政府不可或缺的关键防护手段。

 

为应对当今的深伪威胁，安信资讯安全开发了可实时检测深伪的解决方案，能够识别并判断合成或经 AI 强化的视频内容的真实性。其专有技术可实时识别被篡改的媒体内容，协助组织和个人防范深伪威胁，并防止欺诈内容的传播。

 

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