作者｜機器之心編輯部

?來源｜機器之心

添加對抗性干擾來破壞 Deepfake 的方法失效？一種名為 MagDR 的新框架可以讓 Deepfake 模型相關系統(tǒng)正常使用。

近年來，“AI 變臉”特效風靡全球，近期爆紅的 “螞蟻呀嘿” 再次掀起體驗和討論的熱潮，這種源自人工智能生成對抗網絡（GAN）的新技術，能夠利用深度學習技術識別并替換圖片或視頻中的原始人像，不僅制作過程簡單，而且逼真度驚人，幾乎能達到以假亂真的效果。

Deepfake 作為一項技術工具，有廣泛的應用空間。語音合成能讓計算機用人類的聲音說出上百種語言，視頻合成能讓《速度與激情》里的 Paul Walker 復生，但若被濫用，也將帶來巨大的風險，給身份識別和社會信任帶來挑戰(zhàn)，虛假視覺信息的應用與傳播還會給人們造成隱私安全等多方面的困擾。

為此，一些研究致力于防止濫用 Deepfake，有研究者通過在源數據中添加對抗性干擾來破壞 Deepfake 的可能性，但是這種方法尚未完全消除威脅。近日，來自騰訊 Blade Team 的研究者提出了一種 mask-guided 檢測和重建方法 MagDR（Mask-guided Detection and Reconstruction），該方法能夠讓 Deepfake 免受對抗攻擊，這為破環(huán) Deepfake 帶來了新的思考方向。同時，該方法也能用于提升 AI 圖像處理的安全性。該論文已被 CVPR 2021 接收。

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2103.14211

MagDR 首先提出了一種檢測模塊，該模塊定義了一些標準來判斷 Deepfake 的輸出是否異常，然后使用該模塊指導一個可學習的重建過程。提取自適應 mask 是為了捕獲局部面部區(qū)域的變化。在實驗中，MagDR 保護了 Deepfake 的三項主要任務，并且學得的重建 pipeline 能夠遷移到輸入數據上。這表明 MagDR 在防御黑盒和白盒攻擊方面都具有很好的性能。

方法

MagDR 框架代表 mask-guided 檢測和重建。如圖 2(a)所示，它包含兩個主要組件，一個檢測器和一個重建器，二者均由在自適應 mask 上計算出的一組預定義標準指導。總體思路是從輸出圖像中感知對抗性攻擊的存在（通常會受到嚴重干擾），并執(zhí)行可調算法將所有預定義標準轉換為可接受的值，之后輸出被認為已重構。在該設計框架下，可以自由更改每個模塊的實現。

MagDR 二階段框架的核心思想在于使用一些非監(jiān)督性指標，對對抗樣本在 Deepfake 中所生成的結果進行敏感性的評估，并且利用人臉屬性區(qū)域作為輔助信息以及通過對最優(yōu)的防御方法進行搜索組合的方式對圖片進行檢測和重建，以期望能夠達到凈化原圖并保持 Deepfake 輸出真實性的目的。

實驗

該研究選取了 Deepfake 中較為重要的三個任務進行攻防實驗，分別為換臉、人臉屬性修改以及表情變換。給原圖增加噪聲后，所產生的對抗樣本盡管對原圖進行了修改，但修改的程度明顯低于人眼可察覺的水平，而 Deepfake 模型產生的深度偽造視頻卻已經崩壞，無法以假亂真，其對 Deepfake 帶來的影響是災難性的。

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但當改為通過 MagDR 框架進行處理時，情況發(fā)生了變化。該模型首先對視頻中的對抗攻擊擾動進行檢測，提醒 Deepfake 的使用者，所用的圖片或視頻大概率是存在對抗攻擊的，然后通過重建視頻模型，能夠有效地將攻擊者注入的對抗擾動進行消除，從而實現了 Deepfake 模型相關系統(tǒng)的正常使用。

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MagDR 框架不僅能夠消除對抗擾動帶來的破壞性影響，同時還保留了原圖的各種像素細節(jié)，進而保證了重建后的 Deepfake 結果與原圖結果一致。

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這一發(fā)現表明，目前業(yè)界主流的主動性防御的方法（Deepfake 對抗擾動）不再可靠，為了避免社交網絡上人臉照片被惡意使用，還需要找到更佳的 Deepfake 防御方案。

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同時，騰訊 Blade Team 研究員也在此發(fā)現的基礎上提出了安全建議，比如可以生成特定的對抗擾動，使得產生出的崩壞效果受到限制，更加真實以繞過目前 MagDR 的檢測，或者說產生更難以被重建模塊消除的魯棒性對抗擾動。

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Tencent Blade Team 由騰訊安全平臺部成立，專注于人工智能、移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、云虛擬化等前沿技術領域的前瞻安全技術研究，目前已向 Apple、Amazon、Google、Microsoft、Adobe 等諸多國際知名公司報告并協(xié)助修復了 200 多個安全漏洞。

研究團隊還表示希望大家可以對 MagDR 的組件或者整體結構進行調整與創(chuàng)新，以其作為新思路的創(chuàng)新點，產生出更為強大的防御框架，從而防止 Deepfake 的惡意濫用，進一步地加強用照片或視頻的安全性。技術在不斷進步，只有“用 AI 對抗 AI”，才能讓技術的安全應用走得更遠。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2021 | 破坏方法失效，新框架MagDR让Deepfake稳定难攻的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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