人工智能安全:原理與實(shí)踐 課件 第9章 深度偽造原理與安全應(yīng)用_第1頁
人工智能安全:原理與實(shí)踐 課件 第9章 深度偽造原理與安全應(yīng)用_第2頁
人工智能安全:原理與實(shí)踐 課件 第9章 深度偽造原理與安全應(yīng)用_第3頁
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文檔簡(jiǎn)介

第9章深度偽造原理與安全應(yīng)用9.1深度偽造原理簡(jiǎn)介本章介紹深度偽造(Deepfake)是一種利用人工智能技術(shù)偽造或篡改音圖像、音頻、視頻等內(nèi)容的技術(shù)。本章主要介紹人工智能安全領(lǐng)域的深度偽造技術(shù)原理,并且詳細(xì)介紹如何通過編程實(shí)踐實(shí)現(xiàn)一個(gè)典型的深度偽造應(yīng)用:人臉偽造。1.深度偽造概述自從俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)爆發(fā)以后,有一天烏克蘭的網(wǎng)站上放出了一段烏克蘭總統(tǒng)澤連斯基的視頻。視頻中,澤連斯基身穿他標(biāo)志性的綠色T恤,表情略不自然的號(hào)召他的軍隊(duì)放下武器,向俄羅斯投降。輿論嘩然,但很快人們知道這是一個(gè)造假的視頻。如圖所示為烏克蘭總統(tǒng)澤連斯基。1.深度偽造概述Deepfake是“DeepMachineLearning(深度機(jī)器學(xué)習(xí))”與“FakePhoto(假照片)”兩個(gè)詞的合成詞,即通過人工智能技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)模型將圖片或者視頻疊加到原始圖片或視頻上,借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)后,將人的聲音、面部表情及身體動(dòng)作拼接合成為非常逼真的虛假內(nèi)容。如圖1所示為一個(gè)真實(shí)的人臉;如圖2所示為一個(gè)偽造的人臉。2.人臉圖像偽造技術(shù)人臉圖像偽造簡(jiǎn)稱人臉偽造,它是一種利用先進(jìn)的數(shù)字圖像處理技術(shù)和人工智能,來篡改或生成視頻和圖像中的人臉,是深度偽造的一種。這種技術(shù)依靠生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)或自編碼器等模型,可以高度真實(shí)地替換或修改視頻和圖像中的人臉特征,從而創(chuàng)造出看似真實(shí)的虛假內(nèi)容。2.人臉圖像偽造技術(shù)隨著對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs研究的不斷深入,現(xiàn)有的深度人臉偽造技術(shù)得到進(jìn)一步發(fā)展和提升。根據(jù)對(duì)人臉篡改區(qū)域和篡改目的,可將深度人臉偽造技術(shù)分為身份替換、面部重演、屬性編輯、人臉生成等,如圖所示。小結(jié)本小節(jié)簡(jiǎn)單介紹深度偽造技術(shù)。祝同學(xué)們學(xué)習(xí)進(jìn)步!致謝李劍博士,教授,博士生導(dǎo)師網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院lijian@January23,2025第9章深度偽造原理與安全應(yīng)用9.2基于深度偽造技術(shù)的人臉偽造本實(shí)踐介紹本實(shí)踐主要是采用Python、OpenCV和dlib實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的面部交換示例,可以在兩張靜態(tài)圖像之間或通過攝像頭捕獲的實(shí)時(shí)視頻中進(jìn)行人臉交換。1.實(shí)踐簡(jiǎn)介本章的人臉偽造實(shí)踐主要過程是通過dlib完成面部檢測(cè)和特征點(diǎn)定位,并利用OpenCV進(jìn)行圖像變換與面部融合,以實(shí)現(xiàn)高度逼真和無縫的面部置換效果。2.實(shí)踐目的本章實(shí)踐的主要目的如下:(1)理解面部特征點(diǎn)檢測(cè)的原理。(2)掌握?qǐng)D像的基本處理技巧。(3)學(xué)習(xí)面部區(qū)域掩模的創(chuàng)建和應(yīng)用。(4)熟悉圖像融合技術(shù),實(shí)現(xiàn)兩個(gè)圖像間的無縫融合。(5)增進(jìn)編程能力和解決實(shí)際問題的能力,通過動(dòng)手實(shí)踐加深對(duì)圖像處理算法的理解。3.實(shí)踐內(nèi)容本小節(jié)實(shí)踐的內(nèi)容如下:1.檢測(cè)面部標(biāo)志。2.對(duì)齊面部圖像。3.調(diào)整色彩平衡。4.融合面部特征。4.實(shí)踐環(huán)境本章實(shí)踐編程環(huán)境要求如下:

python版本:3.6.13或者更高版本 所需安裝庫:numpy1.19.2,opencv3.4.2,dlib

預(yù)訓(xùn)練模型:shape_predictor_68_face_landmarks

運(yùn)行平臺(tái):Pycharm/vscode/GoogleColaboratory5.實(shí)踐過程第1步:初始化和配置5.實(shí)踐過程第2步:檢測(cè)面部標(biāo)志5.實(shí)踐過程第3步:對(duì)齊面部圖像5.實(shí)踐過程第4步:調(diào)整色彩平衡5.實(shí)踐過程第5步:融合面部特征6.實(shí)

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