DeepFakes技術(shù)的安全性已然成為輿論的焦點。而近日，來自加州大學(xué)伯克利分校和南加州大學(xué)的研究人員打造了一款AI識別系統(tǒng)，能從Deepfake制假者未注意到的面部細(xì)節(jié)入手，準(zhǔn)確"揪出"假視頻。

DeepFake假視頻的泛濫早已經(jīng)不只是惡搞和娛樂的問題了！這些假視頻衍生出的假新聞可能會成為2020美國大選的一場噩夢。

目前，越來越多的研究人員在努力尋找準(zhǔn)確識別Deepfake的假視頻的方法。這場斗法已經(jīng)成為一場維護新聞?wù)鎸嵭浴⑸踔潦顷P(guān)乎國家安全的一場軍備競賽。

近日，來自加州大學(xué)伯克利分校和南加州大學(xué)的研究人員在這場競賽中暫時走在了前面。他們打造的AI識別系統(tǒng)，能從Deepfake制假者未注意到的面部細(xì)節(jié)入手，準(zhǔn)確"揪出"假視頻。

現(xiàn)在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)偽造的視頻，其質(zhì)量和生產(chǎn)速度可能讓即將到來的總統(tǒng)大選成為一場噩夢。但是，利用當(dāng)前深度技術(shù)中被忽視的一些東西，研究人員發(fā)現(xiàn)了一種自動識別這些虛假視頻的新方法。

DeepFake不再可怕，精準(zhǔn)判斷真?zhèn)?/p>

利用Deepfake生成視頻現(xiàn)在還遠遠算不上完美。這些視頻是利用互聯(lián)網(wǎng)上抓取的海量圖像庫創(chuàng)建的，早期生成的視頻分辨率一般很低（因為更容易隱藏缺陷），而且是過度壓縮的。但Deepfake技術(shù)的發(fā)展速度非常驚人，而且這個過程中，不斷改進生成視頻中的缺陷，比如假視頻中人物從不眨眼的缺陷，很快得到了改善，使這些生成的假視頻變得越來越逼真可信。

早期的Deepfake生成的假視頻缺陷明顯，比如人物說話時從不眨眼，現(xiàn)在這個缺陷已被修復(fù)

假視頻的生成與識別已經(jīng)成為一場軍備競賽，任何一方都不會很快徹底打垮對手。不過最近，來自加州大學(xué)伯克利分校和南加州大學(xué)的研究人員在這場戰(zhàn)斗中開發(fā)了出了新的武器，可以更加準(zhǔn)確地識別偽造的視頻。研究人員利用前總統(tǒng)奧巴馬的現(xiàn)有視頻，使用類似的過程來創(chuàng)建假視頻，訓(xùn)練AI來尋找每個人的“軟性生物識別”標(biāo)簽。

這聽起來很復(fù)雜，其實這東西我們并不陌生。每當(dāng)我們開口說話時，都會以微妙但獨特的方式來移動身體，我們的頭、手、眼睛甚至嘴唇都會產(chǎn)生這樣的運動。這一切都是在潛意識里完成的，你沒有意識到你的身體正在做這件事，大腦也沒有立刻意識到身體其他部位的運動發(fā)生在何時，但從結(jié)果上看，這是一個目前Deepfake在創(chuàng)造假視頻時的時候沒有考慮到的因素。

在實驗中，這款新的AI準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)偽造視頻的幾率達到了92%，實驗對象包括使用多種技術(shù)創(chuàng)建的假視頻，以及由于視頻文件被過度壓縮導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降的視頻。

下一步，研究人員還打算通過識別人聲的獨特節(jié)奏和特征，來進一步提高AI識別假視頻的成功率。但目前的實際情況是，Deepfake的發(fā)展和改進速度非常快，可能會在2020年之前迎頭趕上，成功欺騙目前的AI識別工具。這可能是一場曠日持久的戰(zhàn)斗，最終誰會獲勝現(xiàn)在還很難講。

深度學(xué)習(xí)的最新進展使得創(chuàng)建復(fù)雜且引人注目的假視頻變得更加容易。現(xiàn)在，普通人就可以利用相對適度的數(shù)據(jù)和計算力，炮制出一段名人的演講視頻，這些所謂的“Deepfake”視頻可能會對國家安全和社會構(gòu)成重大威脅。為了應(yīng)對這種日益嚴(yán)重的威脅，本文提出了一種技術(shù)，可以模擬人物說話時潛在的面部表情和動作。雖然這些動作看上去不顯眼，但制造假視頻的方法沒有注意這一點，因此可用于驗證視頻的真假。

我們假設(shè)，當(dāng)一個人說話時，會做出不同的（但可能不是唯一的）面部表情和動作。給定單個視頻作為輸入，首先跟蹤面部和頭部運動，然后檢測并提取特定動作單元的存在性和強度。由此可以構(gòu)建一個能夠區(qū)分真假視頻的新的檢測模型。

圖1 上面所示是來自250幀剪輯片段中的五個等距幀，顯示了對OpenFace的跟蹤結(jié)果。下半部分為此視頻剪輯上測量的一個動作單元AU01（眉毛抬起）的程度。

我們使用開源面部行為分析工具包OpenFace2 來提取視頻中的面部和頭部運動。該數(shù)據(jù)庫為給定視頻中的每幀提供2-D和3-D面部地標(biāo)位置、頭部姿勢、眼睛注視和面部動作單元。提取量度標(biāo)準(zhǔn)如圖1所示。

具體來說，首先要明確的是，不同的人在說話時會表現(xiàn)出相對不同的面部和頭部運動模式。而Deepfake假視頻往往會破壞這些模式，因為假視頻中的這些模式的表達由模仿算法控制，可能導(dǎo)致嘴巴與臉部的其他部分不自然的分離。

本文構(gòu)建了高度個人化的“軟生物識別指標(biāo)”，并利用這些指標(biāo)來區(qū)分真實和虛假視頻。與以前的方法不同，這種方法能夠有效應(yīng)對laundering，因為該方法依賴于不易破壞的相對粗略的量度。

表1. POI正在講話的下載視頻和段的總持續(xù)時間，以及從段中提取的段和10秒剪輯的總數(shù)。

圖2.從上到下依次是原始視頻，嘴唇同步Deepfake假視頻、喜劇模仿視頻、換臉Deepfake和木偶大師deepfake的10秒視頻剪輯的五個示例幀。

圖3. 希拉里·克林頓（棕色），巴拉克·奧巴馬（淺灰色帶框），伯尼·桑德斯（綠色），唐納德·特朗普（橙色），伊麗莎白·沃倫（藍色）的190-D特征的二維可視化），隨機任務(wù)（粉色），以及奧巴馬的Deepfake假視頻（深灰色帶框）

實驗結(jié)果：總體識別準(zhǔn)確率超過95%

表2：奧巴馬視頻的三種不同假陽性率（FPR）曲線下面積（AUC）和真陽性率（TPR）的總體準(zhǔn)確度。上半部分對應(yīng)于使用完整190個特征的10秒視頻片段和完整視頻片段的識別準(zhǔn)確度。下半部分為于僅使用29個特征的識別準(zhǔn)確度。

表3：希拉里·克林頓，伯尼·桑德斯，唐納德·特朗普和伊麗莎白沃倫的10秒視頻剪輯的總體識別準(zhǔn)確度

表4：對喜劇模仿假視頻（黑色方塊），隨機人物假視頻（白色方塊），嘴唇同步Deepfake假視頻（黑色圓圈），換臉Deepfake假視頻（白色圓圈）和木偶大師Deepfake假視頻（黑色菱形）的識別準(zhǔn)確度

圖5：（a）真實的樣本框架; （b）喜劇模仿假視頻樣本框架; （c）四個名人的換臉Deepfake假視頻的樣本框架

研究局限與未來方向

本文提出的方法與現(xiàn)有的基于像素的檢測方法相比，可以更好地抵御圖像壓縮的影響。不過我們也發(fā)現(xiàn)，本方法的適用性容易受到人們說話的不同背景的影響（直面鏡頭正式講話，與不看鏡頭的現(xiàn)場采訪）。我們建議通過以下兩種方式來應(yīng)對。

在各種多樣化環(huán)境中收集更大、更多樣化的視頻集，或者構(gòu)建幾位名人基于特定環(huán)境下的講話模型。除了這種背景環(huán)境效應(yīng)之外，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)演講人始終遠離鏡頭時，動作單元的可靠性可能會受到嚴(yán)重影響。為了解決這些局限性，建議通過語言分析來增強模型性能，更好地捕獲所說內(nèi)容與說法方式之間的相關(guān)性。