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AI|GeeKPwn2020完美落幕，清华-RealAI联合战队斩获虚假人脸AI识别大赛冠军

AI|GeeKPwn2020完美落幕，清华-RealAI联合战队斩获虚假人脸AI识别大赛冠军
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10月24日 ， 国际安全极客大赛GeekPwn 2020在上海完美落幕 。 本次大赛聚焦云、AI、5G等前沿技术 ， 发起首届CAAD虚假人脸AI识别大赛 ， RealAI与清华大学计算机系联合战队TSAIL以绝对的比分优势拿下该赛目的冠军 。
AI遇上假脸傻傻分不清楚？近年来 ， “AI换脸”风靡一时引发社会广泛关注 ， 从最初的侵犯肖像权 ， 到近期犯罪分子使用AI假脸实施犯罪 ， “AI 换脸”正带来一系列紧迫现实问题：电信诈骗、财产盗刷、伪造色情视频……
虽然人眼难辨真假 ， 但通过AI技术却可以对虚假人脸进行识别 ， 这也成为了现阶段计算机视觉领域竞相研究的热点 。 为此 ， 在今年重磅开启的赛程中 ， GeekPwn发起首届CAAD虚假人脸AI识别大赛 ， 深入挖掘人脸识别现实安全威胁 。
比赛中 ， 主办方为五组选手提供真假混合的视频、图片数据 ， 要求选手现场开发出 AI 检测方法 ， 快速识别出图像以及视频中的虚假人脸 。
同时为了增加比赛的对抗性 ， 主办方还在决赛中设计了攻防环节：每队选手既要用自家的 AI 模型识别出其他队伍的假脸 ， 又要用假脸骗过其他队伍的 AI 模型 ， 这样的设置同时考察了选手利用AI技术识别和造假的能力 。 经过激烈的比赛 ， TSAIL联合战队最终以1450分斩获第一名 。
作为这次联合战队的代表成员 ， RealAI安全算法负责人萧子豪表示 ， 随着AI技术在视听资料领域的快速发展跟普及 ， “AI换脸”的门槛变得越来越低 ， 普通人也可以上手 ， 而且生成的内容逼真 ， 伪装性强、欺骗性高 ， 背后的安全隐患不容忽视 。
就如GeekPwn主办方希望通过实战演练的方式推动更加快速、高效的虚假人脸检测方法出现 ， RealAI依托自身积累 ， 深入研究深度伪造内容和真实内容的表征差异性辨识、不同生成途径的深度伪造内容一致性特征挖掘等问题 ， 于此前推出DeepReal深度伪造内容检测平台 ， 能够快速、精准地对多种格式与质量的图像与视频进行真伪鉴别 。
在萧子豪看来 ， 换脸检测本质上也是“魔高一尺、道高一丈”攻防不断升级的过程 ， DeepReal基于大规模的真实和伪造的图像素材进行训练 ， 创建大容量神经网络 ， 简单来看 ， 通过生成大量更逼真的换脸素材来训练出更高准确率的检测技术 。 整体来看 ， DeepReal平台目前具备三大优势：
l训练数据量达到百万级 ， 覆盖学术深伪数据集、网络深伪数据集和自研深伪数据集三大类数据形式；
l高准确率 ， 在学术数据集和ZAO等主流方式生成的数据集中达到99%以上的准确率；
l高检测效率 ， 每张图片的检测时间可控制在50ms之内 ， 每秒视频的检测时间在150ms之内 ， 一天可支持320小时的视频文件或340万张图片文件的检测 。
通过降低虚假内容检测的技术门槛 ， DeepReal平台能够帮助用户更好的应对深度伪造带来的一系列挑战 。 除了预防利用AI换脸实施诈骗等犯罪行为 ， DeepReal平台还可以协助公安、司法等执法部门鉴别图片、视频等物证真伪 ， 以及辅助视频网站、社交媒体等第三方内容平台实时检测虚假信息内容 。
凭借在换脸检测领域的创新技术优势 ， RealAI近年来也频频现身国内外多场安全挑战赛 。 2019年 ， Facebook、微软、亚马逊、麻省理工等知名企业、高校曾联合发起一场针对深度伪造检测的挑战赛Deepfake Detection Challenge ， 最终RealAI助力清华团队取得了初赛1%、决赛5%的优异成绩 。
包括对抗样本攻防也是RealAI长期以来深耕的研究方向 ， 在去年GeekPwn大赛中联合清华团队斩获“CAAD CTF 图像对抗样本挑战赛”以及“CAAD 隐身挑战赛”两个赛道的冠军 ， 并在今年发起的CAAD-AI变脸口罩挑战赛中勇夺第四名 。
作为安全AI领域的代表企业 ， 解决AI潜在安全问题、提升AI安全性是RealAI长期奋斗的目标 。 未来 ， RealAI将持续探索前沿安全技术 ， 加速攻防成果落地 ， 为人工智能产业发展提供更加完善的安全防护体系 ， 助力行业稳健成长 。


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