法庭科學(xué) 偽造人像 檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測

ICS07.140

CCSA92

中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn)

GB/T×××××—××××

法庭科學(xué)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測

Forensicsciences—Forgedhumanimage—Evaluationforexamination

system

（征求意見稿）

××××-××-××發(fā)布××××-××-××實(shí)施

國家市場監(jiān)督管理總局

國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)發(fā)布

GB/T×××××—××××

法庭科學(xué)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測

1范圍

本文件給出了偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的評(píng)測框架，規(guī)定了對(duì)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)鑒偽能力、安全性、系

統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)測的指標(biāo)及評(píng)測方法。

本文件適用于偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)測試工作，也可用于產(chǎn)品自測參考和產(chǎn)品選型參考。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文

件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適

用于本文件。

GB/TXXXX法庭科學(xué)偽造人像檢驗(yàn)通則

3術(shù)語和定義

GB/TXXXX界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

準(zhǔn)確性accuracy

基于通用評(píng)測數(shù)據(jù)集的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)輸出鑒偽結(jié)果的準(zhǔn)確程度。

3.2

通用評(píng)測數(shù)據(jù)集generalevaluationdataset

面向人臉、人體、步態(tài)的不同偽造人像檢驗(yàn)任務(wù)的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)鑒偽能力評(píng)測數(shù)據(jù)集。

3.3

抗干擾性anti-jamming

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)防御干擾、擾亂作用的能力。

3.4

抗攻擊性anti-attack

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)針對(duì)對(duì)抗樣本攻擊的檢驗(yàn)?zāi)芰Α?/p>

3.5

平均推斷時(shí)間averagedexaminationtime

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行樣本檢驗(yàn)給出結(jié)果的平均響應(yīng)時(shí)間。

3.6

系統(tǒng)吞吐量throughputofsystem

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)處理的樣本量。

2

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4評(píng)測框架

4.1偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測框架如圖1所示。偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的整體性能評(píng)估從鑒偽能力、安全性、

系統(tǒng)性能三個(gè)維度展開。偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)具體運(yùn)行流程見附錄A。

圖1偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測框架

4.2鑒偽能力評(píng)測主要針對(duì)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)于視頻中人像真?zhèn)蔚臋z驗(yàn)?zāi)芰?，通過準(zhǔn)確性指標(biāo)定量

評(píng)估，系統(tǒng)技術(shù)框架參見附錄B。

4.3安全性評(píng)測主要針對(duì)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)于噪聲、模糊、壓縮、銳化、幾何變換等干擾的抗干擾

能力以及對(duì)于對(duì)抗樣本攻擊的檢驗(yàn)?zāi)芰Γㄟ^抗干擾性和抗攻擊性指標(biāo)定量評(píng)估。

4.4系統(tǒng)性能評(píng)測主要通過對(duì)平均推斷時(shí)間和系統(tǒng)吞吐量指標(biāo)進(jìn)行定量評(píng)估。

5設(shè)備與工具

5.1硬件

存儲(chǔ)設(shè)備、運(yùn)算設(shè)備。

5.2軟件

支持深度偽造人像圖像、視頻等檢材大批量檢驗(yàn)的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)。

6評(píng)測數(shù)據(jù)集

6.1構(gòu)建流程

6.1.1評(píng)測數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程如圖2所示，分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)制作、數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)注三個(gè)階段。

圖2評(píng)測數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程圖

3

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6.1.2數(shù)據(jù)采集階段。通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取和真實(shí)人物拍攝兩種方式，獲取真實(shí)人物視頻數(shù)據(jù)，并形

成原始視頻素材庫，用于后續(xù)數(shù)據(jù)制作階段。

6.1.3數(shù)據(jù)制作階段?；谠妓夭膸旌Y選、處理得到真實(shí)人物樣本數(shù)據(jù)，包括偽造人臉、偽造人體、

圍繞步態(tài)，通過深度偽造典型模型制作深度偽造熱人像樣本數(shù)據(jù)，形成仿真樣本庫，用于后續(xù)構(gòu)建相

應(yīng)評(píng)測數(shù)據(jù)集。

6.1.4數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)注階段?；诜抡鏄颖編?，通過篩選、標(biāo)注形成通用評(píng)測數(shù)據(jù)集，通過對(duì)抗攻擊

處理并標(biāo)注形成抗攻擊性評(píng)測數(shù)據(jù)集，通過添加噪聲、模糊、壓縮、銳化、幾何變換等干擾并標(biāo)注形

成抗干擾性評(píng)測數(shù)據(jù)集。

6.2數(shù)據(jù)采集要求

6.2.1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取

通過互聯(lián)網(wǎng)爬取真實(shí)視頻數(shù)據(jù)要求如下：

a）數(shù)據(jù)來源包括但不限于國內(nèi)外自制視頻網(wǎng)站發(fā)布視頻、影視視頻選段、人物訪談視頻選段等；

b）視頻清晰度大于720p；

c）人臉分辨率大于100*100像素；

d）人臉幀數(shù)占比大于80%；

e）視頻時(shí)長大于10s且小于1min。

6.2.2真實(shí)人物拍攝

面向指定真實(shí)人物進(jìn)行多維度組合式視頻拍攝要求如下：

a）拍攝場景包括但不限于室內(nèi)、室外、綠幕；

b）鏡頭采集模式包括但不限于橫向移動(dòng)、前向移動(dòng)、訪談場景側(cè)視角固定、新聞主播場景主視

角固定；

c）人物姿態(tài)包括但不限于坐姿、站姿、走姿；

d）人物表情包括但不限于微笑、大笑、驚訝、憤怒、悲傷、無表情；

e）拍攝視頻清晰度大于720p、人臉畫面占比大于10%、人臉幀數(shù)占比大于80%、人臉數(shù)量大于1

個(gè)且小于3個(gè)，視頻時(shí)長大于10s且小于1min。

6.3數(shù)據(jù)制作要求

偽造數(shù)據(jù)制作的類型和方法包括但不限于：

a）通過deepfacelab、faceshifter、fsgan、DeepFakes、faceswap等技術(shù)生成的人臉替換類型深度偽

造視頻內(nèi)容；

b）通過fsgan、FOMM、Wav2Lip等技術(shù)生成的人臉重現(xiàn)類型深度偽造視頻內(nèi)容；

c）通過StyleGAN、CycleGAN、BeautyGAN、AttGAN、StarGAN等技術(shù)生成的人臉編輯類深度

偽造視頻內(nèi)容；

d）通過StyleGAN、WGAN、StarGAN、DCGAN等技術(shù)生成的人臉生成類深度偽造視頻內(nèi)容。

6.4數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)注要求

6.4.1通用評(píng)測數(shù)據(jù)篩選

通用評(píng)測數(shù)據(jù)集約包含5000段視頻樣本，偽造視頻和真實(shí)視頻的比例約為1:1。數(shù)據(jù)篩選要求包

括：

a）視頻樣本清晰度大于720p；

b）單人人臉分辨率大于100*100；

4

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c）人臉幀數(shù)占比大于80%；

d）單個(gè)視頻樣本時(shí)長大于10s且小于1min；

e）視頻樣本至少存在1個(gè)人臉，最多不超過3個(gè)人臉；

f）單人臉偽造視頻中不會(huì)出現(xiàn)真實(shí)人臉，多人臉偽造視頻中可能同時(shí)存在真實(shí)人臉和偽造人臉，

整個(gè)視頻中人物身份保持一致；

g）偽造種類包括人臉替換、人臉重現(xiàn)、人臉編輯、人臉合成等范疇，人工PS、添加水印等不在

考慮范疇；

h）視頻樣本中不包含對(duì)抗樣本，不包含額外添加干擾的情況。

6.4.2通用評(píng)測數(shù)據(jù)標(biāo)注

通用評(píng)測數(shù)據(jù)集標(biāo)注包括但不限于：

a）數(shù)據(jù)標(biāo)簽（真樣本/假樣本）；

b）偽造數(shù)據(jù)的類型；

c）偽造數(shù)據(jù)使用的深度偽造方法；

d）偽造人臉出現(xiàn)的幀數(shù)定位；

e）偽造的區(qū)域（全臉/嘴巴/頭發(fā)等）；

f）是否為指定人物樣本；

7評(píng)測指標(biāo)

7.1鑒偽能力評(píng)測指標(biāo)

7.1.1準(zhǔn)確性

用固定真視頻通過率下的假視頻召回率表示，并應(yīng)按照附錄C給出的方法進(jìn)行計(jì)算。

7.2安全性評(píng)測指標(biāo)

7.2.1抗干擾性

用添加干擾前后的準(zhǔn)確性指標(biāo)的偏差絕對(duì)值表示，按公式（1）進(jìn)行計(jì)算。偏差絕對(duì)值越小說明偽

造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的抗干擾性越好。

???=|?????|………………（1）

式中：

???——添加第i種干擾操作后的準(zhǔn)確性指標(biāo)偏差值；

??——添加第i種干擾操作后的準(zhǔn)確性值；

??——添加干擾前的準(zhǔn)確性值。

其中i與干擾類型對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示：

表1干擾類型對(duì)應(yīng)表

i干擾類型

1噪聲

2模糊

3壓縮

4銳化

5幾何變換

5

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7.2.2抗攻擊性

用添加攻擊前后的準(zhǔn)確性指標(biāo)的偏差絕對(duì)值表示，按公式（2）進(jìn)行計(jì)算。偏差絕對(duì)值越小說明偽

造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的抗攻擊性越好。

??=|???????|………………（2）

式中：

??——添加攻擊后的準(zhǔn)確性指標(biāo)偏差值；

????——添加攻擊后的準(zhǔn)確性值；

??——添加攻擊前的準(zhǔn)確性值。

7.3系統(tǒng)性能評(píng)測指標(biāo)

7.3.1平均推斷時(shí)間

計(jì)算方法如公式（3）所示。

N

(Tei?Tsi)

T=i=1

N………………（3）

式中：

i——表示第i輪推斷，單次推斷均為單樣本推斷，即batchsize=1；

Tsi——系統(tǒng)開始推斷的時(shí)間點(diǎn)，單位為秒（s）；

Tei——系統(tǒng)結(jié)束推斷的時(shí)間點(diǎn)，單位為秒（s）；

N——測試總次數(shù)；

T——平均推斷時(shí)間，單位為秒（s）。

7.3.2系統(tǒng)吞吐量

計(jì)算方法如公式（4）所示。

?

???=

???????………………（4）

式中：

?——數(shù)據(jù)集樣本量；

???——被測系統(tǒng)樣本處理結(jié)束時(shí)刻；

???——被測系統(tǒng)開始運(yùn)行時(shí)刻；

???——系統(tǒng)吞吐量。

8評(píng)測方法

8.1鑒偽能力評(píng)測

8.1.1準(zhǔn)確性評(píng)測

準(zhǔn)確性的評(píng)測步驟為：

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a)準(zhǔn)備面向人臉、人體、步態(tài)的不同偽造人像檢驗(yàn)任務(wù)的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)通用評(píng)測數(shù)據(jù)集；

b)將評(píng)測數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)輸入偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)并運(yùn)行；

c)基于評(píng)測數(shù)據(jù)集，根據(jù)5.1.1計(jì)算準(zhǔn)確性指標(biāo)，記錄指標(biāo)值。

8.2安全性評(píng)測

8.2.1抗干擾性評(píng)測

抗干擾性的評(píng)測步驟為：

a)準(zhǔn)備包含噪聲、模糊、壓縮、銳化、幾何變換的五類干擾場景的抗干擾性評(píng)測數(shù)據(jù)集；

b)將評(píng)測數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)輸入偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)并運(yùn)行；

c)基于評(píng)測數(shù)據(jù)集，根據(jù)7.1.1計(jì)算準(zhǔn)確性指標(biāo)，記錄指標(biāo)值；

d)根據(jù)7.2.1計(jì)算抗干擾性指標(biāo)值。

8.2.2抗攻擊性評(píng)測

抗攻擊性的評(píng)測步驟為：

a)準(zhǔn)備包含對(duì)抗樣本的對(duì)抗攻擊場景抗攻擊性評(píng)測數(shù)據(jù)集；

b)將評(píng)測數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)輸入偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)并運(yùn)行；

c)基于評(píng)測數(shù)據(jù)集，根據(jù)5.1.1計(jì)算準(zhǔn)確性指標(biāo)，記錄指標(biāo)值；

d)根據(jù)7.2.2計(jì)算抗攻擊性指標(biāo)值。

8.3系統(tǒng)性能評(píng)測

8.3.1平均推斷時(shí)間評(píng)測

平均推斷時(shí)間的評(píng)測步驟為：

a)查看系統(tǒng)日志，檢驗(yàn)被測數(shù)據(jù)，記錄各樣本的推斷時(shí)間；

b)根據(jù)7.3.1將各樣本的推斷時(shí)間相加求總和，得到樣本推斷時(shí)間總和；

c)用樣本推斷時(shí)間總和除以數(shù)據(jù)集樣本量，得到系統(tǒng)的平均推斷時(shí)間。

8.3.2系統(tǒng)吞吐量評(píng)測

系統(tǒng)吞吐量的評(píng)測步驟為：

a)查看系統(tǒng)日志，檢驗(yàn)被測數(shù)據(jù)，記錄系統(tǒng)處理時(shí)間；

b)根據(jù)7.3.2計(jì)算系統(tǒng)檢測的吞吐量。

9評(píng)測記錄

應(yīng)及時(shí)、客觀、全面的記錄評(píng)測的有關(guān)情況，保證評(píng)測過程和結(jié)論的可追溯性。

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附錄A

（資料性）

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行流程

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行流程見圖A.1。偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)功能主要由視頻抽幀單元、人像獲取單

元、人像檢驗(yàn)單元、結(jié)果分析單元四部分組成。其中人像獲取單元和人像檢驗(yàn)單元可處理人臉、人體、

步態(tài)三類偽造人像檢驗(yàn)任務(wù)。

圖A.1偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行流程

視頻抽幀單元用于將視頻樣本由視頻形式轉(zhuǎn)換成幀圖片形式，并根據(jù)任務(wù)需要選取部分幀提供給

人像獲取單元用于后續(xù)處理；人像獲取單元在獲取的單幀視頻圖片上抓取人像信息，對(duì)于人臉、人體、

步態(tài)的不同偽造人像檢驗(yàn)任務(wù)抓取對(duì)應(yīng)的不同人像信息，并將抓取的人像信息提供給人像檢驗(yàn)單元；

人像檢驗(yàn)單元根據(jù)抓取的人像信息進(jìn)行偽造特征的提取，并將提取的偽造特征提供給結(jié)果分析單元；

結(jié)果分析單元根據(jù)提取的偽造特征信息，計(jì)算并輸出視頻樣本為偽造的置信概率，即輸出系統(tǒng)的偽造

人像檢驗(yàn)結(jié)果。

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附錄B

（資料性）

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)技術(shù)框架

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)技術(shù)框架如圖B.1所示，將待測視頻樣本輸入訓(xùn)練好的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)，最

終得到系統(tǒng)輸出的鑒偽結(jié)果。其中，偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的檢驗(yàn)策略一般分為兩種：針對(duì)視頻幀內(nèi)的圖

像檢驗(yàn)和針對(duì)幀間關(guān)系的時(shí)序檢驗(yàn)。前者通過單幀視頻的空間像素特征或頻域特征來判斷視頻樣本是

否存在深度偽造攻擊，常用分類器模型包括支持向量機(jī)（SupportVectorMachine,SVM）、卷積神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）、Transformer網(wǎng)絡(luò)等。后者通過視頻幀與幀間的時(shí)序

特征來判斷樣本是否存在深度偽造攻擊，常用分類器模型包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeural

Network,RNN）等。兩種檢驗(yàn)策略也可以結(jié)合使用。

圖B.1偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)技術(shù)框架

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附錄C

（規(guī)范性）

固定真視頻通過率下的假視頻召回率計(jì)算方法

固定真視頻通過率下的假視頻召回率R為保證真視頻準(zhǔn)確率的前提下，得出偽造視頻判斷準(zhǔn)確率。

實(shí)際測試輸出指標(biāo)分別為固定85%、90%、95%、99%四種真視頻通過率下的假視頻召回率。固定真視頻

通過率下的假視頻召回率指標(biāo)示意圖如圖C.1所示，指標(biāo)計(jì)算方法如下。

a)系統(tǒng)輸出所有檢材視頻樣本的預(yù)測置信度并對(duì)真假視頻的置信度分別排序。

b)給定真視頻通過率T（如85%），取T分位數(shù)，記為thre，用thre作為閾值，即可保證真視頻的

通過率為T。真視頻通過率即真視頻的準(zhǔn)確率，預(yù)測為真視頻且預(yù)測正確的視頻數(shù)量占真視

頻樣本總數(shù)量的比值。

c)將閾值thre應(yīng)用在所有的假視頻上，即可計(jì)算出假視頻召回率R。假視頻召回率即假視頻的準(zhǔn)

確率，預(yù)測為假視頻且預(yù)測正確的視頻數(shù)量占假視頻樣本總數(shù)量的比值。

d)此時(shí)假視頻召回率R即為固定真視頻通過率下的假視頻召回率，準(zhǔn)確性指標(biāo)由R衡量。

圖C.1固定真視頻通過率下的假視頻召回率指標(biāo)示意圖

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參考文獻(xiàn)

[1]GB/T31448-2015安全安防視頻監(jiān)控人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求

[2]GB/T38671-2020信息安全技術(shù)遠(yuǎn)程人臉識(shí)別系統(tǒng)技術(shù)要求

[3]SF/T0125—2021人像鑒定技術(shù)規(guī)范

[4]GA/T1023-2013視頻中人像檢驗(yàn)技術(shù)規(guī)范

_________________________________

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前言

本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定

起草。

請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任。

本文件由中華人民共和國公安部提出。

本文件由全國刑事技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)（SAC/TC179）歸口。

本文件起草單位：中國信息通信研究院、中國科學(xué)院信息工程研究所、公安部物證鑒定中心、公

安部網(wǎng)絡(luò)安全保衛(wèi)局、最高人民法院司法行政裝備管理局司法鑒定輔助辦公室、最高人民檢察院檢察

技術(shù)信息研究中心、國家安全機(jī)關(guān)司法鑒定辦公室、司法鑒定科學(xué)研究院、上海商湯智能科技有限公

司、阿里巴巴(中國)有限公司、螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司、杭州網(wǎng)易智企科技有限公司、北京瑞萊

智慧科技有限公司、公安部第三研究所、南京理工大學(xué)、北京多維視通技術(shù)有限公司、中國科學(xué)院自

動(dòng)化研究所。

本文件主要起草人：。。。

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法庭科學(xué)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測

1范圍

本文件給出了偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的評(píng)測框架，規(guī)定了對(duì)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)鑒偽能力、安全性、系

統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)測的指標(biāo)及評(píng)測方法。

本文件適用于偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)測試工作，也可用于產(chǎn)品自測參考和產(chǎn)品選型參考。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文

件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適

用于本文件。

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3術(shù)語和定義

GB/TXXXX界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

準(zhǔn)確性accuracy

基于通用評(píng)測數(shù)據(jù)集的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)輸出鑒偽結(jié)果的準(zhǔn)確程度。

3.2

通用評(píng)測數(shù)據(jù)集generalevaluationdataset

面向人臉、人體、步態(tài)的不同偽造人像檢驗(yàn)任務(wù)的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)鑒偽能力評(píng)測數(shù)據(jù)集。

3.3

抗干擾性anti-jamming

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)防御干擾、擾亂作用的能力。

3.4

抗攻擊性anti-attack

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)針對(duì)對(duì)抗樣本攻擊的檢驗(yàn)?zāi)芰Α?/p>

3.5

平均推斷時(shí)間averagedexaminationtime

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)進(jìn)行樣本檢驗(yàn)給出結(jié)果的平均響應(yīng)時(shí)間。

3.6

系統(tǒng)吞吐量throughputofsystem

偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)處理的樣本量。

2

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4評(píng)測框架

4.1偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測框架如圖1所示。偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的整體性能評(píng)估從鑒偽能力、安全性、

系統(tǒng)性能三個(gè)維度展開。偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)具體運(yùn)行流程見附錄A。

圖1偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)評(píng)測框架

4.2鑒偽能力評(píng)測主要針對(duì)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)于視頻中人像真?zhèn)蔚臋z驗(yàn)?zāi)芰?，通過準(zhǔn)確性指標(biāo)定量

評(píng)估，系統(tǒng)技術(shù)框架參見附錄B。

4.3安全性評(píng)測主要針對(duì)偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)于噪聲、模糊、壓縮、銳化、幾何變換等干擾的抗干擾

能力以及對(duì)于對(duì)抗樣本攻擊的檢驗(yàn)?zāi)芰?，通過抗干擾性和抗攻擊性指標(biāo)定量評(píng)估。

4.4系統(tǒng)性能評(píng)測主要通過對(duì)平均推斷時(shí)間和系統(tǒng)吞吐量指標(biāo)進(jìn)行定量評(píng)估。

5設(shè)備與工具

5.1硬件

存儲(chǔ)設(shè)備、運(yùn)算設(shè)備。

5.2軟件

支持深度偽造人像圖像、視頻等檢材大批量檢驗(yàn)的偽造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)。

6評(píng)測數(shù)據(jù)集

6.1構(gòu)建流程

6.1.1評(píng)測數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程如圖2所示，分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)制作、數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)注三個(gè)階段。

圖2評(píng)測數(shù)據(jù)集構(gòu)建流程圖

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6.1.2數(shù)據(jù)采集階段。通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取和真實(shí)人物拍攝兩種方式，獲取真實(shí)人物視頻數(shù)據(jù)，并形

成原始視頻素材庫，用于后續(xù)數(shù)據(jù)制作階段。

6.1.3數(shù)據(jù)制作階段?；谠妓夭膸旌Y選、處理得到真實(shí)人物樣本數(shù)據(jù)，包括偽造人臉、偽造人體、

圍繞步態(tài)，通過深度偽造典型模型制作深度偽造熱人像樣本數(shù)據(jù)，形成仿真樣本庫，用于后續(xù)構(gòu)建相

應(yīng)評(píng)測數(shù)據(jù)集。

6.1.4數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)注階段。基于仿真樣本庫，通過篩選、標(biāo)注形成通用評(píng)測數(shù)據(jù)集，通過對(duì)抗攻擊

處理并標(biāo)注形成抗攻擊性評(píng)測數(shù)據(jù)集，通過添加噪聲、模糊、壓縮、銳化、幾何變換等干擾并標(biāo)注形

成抗干擾性評(píng)測數(shù)據(jù)集。

6.2數(shù)據(jù)采集要求

6.2.1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)爬取

通過互聯(lián)網(wǎng)爬取真實(shí)視頻數(shù)據(jù)要求如下：

a）數(shù)據(jù)來源包括但不限于國內(nèi)外自制視頻網(wǎng)站發(fā)布視頻、影視視頻選段、人物訪談視頻選段等；

b）視頻清晰度大于720p；

c）人臉分辨率大于100*100像素；

d）人臉幀數(shù)占比大于80%；

e）視頻時(shí)長大于10s且小于1min。

6.2.2真實(shí)人物拍攝

面向指定真實(shí)人物進(jìn)行多維度組合式視頻拍攝要求如下：

a）拍攝場景包括但不限于室內(nèi)、室外、綠幕；

b）鏡頭采集模式包括但不限于橫向移動(dòng)、前向移動(dòng)、訪談場景側(cè)視角固定、新聞主播場景主視

角固定；

c）人物姿態(tài)包括但不限于坐姿、站姿、走姿；

d）人物表情包括但不限于微笑、大笑、驚訝、憤怒、悲傷、無表情；

e）拍攝視頻清晰度大于720p、人臉畫面占比大于10%、人臉幀數(shù)占比大于80%、人臉數(shù)量大于1

個(gè)且小于3個(gè)，視頻時(shí)長大于10s且小于1min。

6.3數(shù)據(jù)制作要求

偽造數(shù)據(jù)制作的類型和方法包括但不限于：

a）通過deepfacelab、faceshifter、fsgan、DeepFakes、faceswap等技術(shù)生成的人臉替換類型深度偽

造視頻內(nèi)容；

b）通過fsgan、FOMM、Wav2Lip等技術(shù)生成的人臉重現(xiàn)類型深度偽造視頻內(nèi)容；

c）通過StyleGAN、CycleGAN、BeautyGAN、AttGAN、StarGAN等技術(shù)生成的人臉編輯類深度

偽造視頻內(nèi)容；

d）通過StyleGAN、WGAN、StarGAN、DCGAN等技術(shù)生成的人臉生成類深度偽造視頻內(nèi)容。

6.4數(shù)據(jù)篩選和標(biāo)注要求

6.4.1通用評(píng)測數(shù)據(jù)篩選

通用評(píng)測數(shù)據(jù)集約包含5000段視頻樣本，偽造視頻和真實(shí)視頻的比例約為1:1。數(shù)據(jù)篩選要求包

括：

a）視頻樣本清晰度大于720p；

b）單人人臉分辨率大于100*100；

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c）人臉幀數(shù)占比大于80%；

d）單個(gè)視頻樣本時(shí)長大于10s且小于1min；

e）視頻樣本至少存在1個(gè)人臉，最多不超過3個(gè)人臉；

f）單人臉偽造視頻中不會(huì)出現(xiàn)真實(shí)人臉，多人臉偽造視頻中可能同時(shí)存在真實(shí)人臉和偽造人臉，

整個(gè)視頻中人物身份保持一致；

g）偽造種類包括人臉替換、人臉重現(xiàn)、人臉編輯、人臉合成等范疇，人工PS、添加水印等不在

考慮范疇；

h）視頻樣本中不包含對(duì)抗樣本，不包含額外添加干擾的情況。

6.4.2通用評(píng)測數(shù)據(jù)標(biāo)注

通用評(píng)測數(shù)據(jù)集標(biāo)注包括但不限于：

a）數(shù)據(jù)標(biāo)簽（真樣本/假樣本）；

b）偽造數(shù)據(jù)的類型；

c）偽造數(shù)據(jù)使用的深度偽造方法；

d）偽造人臉出現(xiàn)的幀數(shù)定位；

e）偽造的區(qū)域（全臉/嘴巴/頭發(fā)等）；

f）是否為指定人物樣本；

7評(píng)測指標(biāo)

7.1鑒偽能力評(píng)測指標(biāo)

7.1.1準(zhǔn)確性

用固定真視頻通過率下的假視頻召回率表示，并應(yīng)按照附錄C給出的方法進(jìn)行計(jì)算。

7.2安全性評(píng)測指標(biāo)

7.2.1抗干擾性

用添加干擾前后的準(zhǔn)確性指標(biāo)的偏差絕對(duì)值表示，按公式（1）進(jìn)行計(jì)算。偏差絕對(duì)值越小說明偽

造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的抗干擾性越好。

???=|?????|………………（1）

式中：

???——添加第i種干擾操作后的準(zhǔn)確性指標(biāo)偏差值；

??——添加第i種干擾操作后的準(zhǔn)確性值；

??——添加干擾前的準(zhǔn)確性值。

其中i與干擾類型對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示：

表1干擾類型對(duì)應(yīng)表

i干擾類型

1噪聲

2模糊

3壓縮

4銳化

5幾何變換

5

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7.2.2抗攻擊性

用添加攻擊前后的準(zhǔn)確性指標(biāo)的偏差絕對(duì)值表示，按公式（2）進(jìn)行計(jì)算。偏差絕對(duì)值越小說明偽

造人像檢驗(yàn)系統(tǒng)的抗攻擊性越好。

??=|???????|………………（2）

式中：

??——添加攻擊后的準(zhǔn)確性指標(biāo)偏差值；

????——添加攻擊后的準(zhǔn)確性值；

??——添加攻擊前的準(zhǔn)確性值。

7.3系統(tǒng)性能評(píng)測指標(biāo)