DeepFake图像和视频对用于远程身份验证的生物识别系统构成了重大威胁，现有的LIVES Technologies可以检测到它们，从而使攻击载体为非深击蛋糕构成脆弱性业务需要注意的攻击载体。
“为什么DeepFakes不是远程生物识别技术的真正挑战”由Ann-Kathrin Freiberg的生物不同在最新的午餐谈话中欧洲生物识别协会（eab）。
来自世界各地40多个国家的250多名与会者已预先注册参加演讲，其中许多人在整个过程中都有高度参与讨论。
该术语的起源是根据使用深度学习来操纵图像，视频或音频文件的使用，而Freiberg分享了几个深层效果的例子，包括由免费应用程序中的Bioid Employe创建的Morph Fake，以及在Internet上找到的单个图像。
共享了一些发现DeepFake视频的基本技巧，例如观察面部和头部不同区域之间的过渡，以及频率或闪烁的频率或缺乏。对称性（例如眼睛颜色或耳环）也可以揭示出深泡沫。
一位生物分子研究人员回顾了公开可用的应用程序，以创建深层蛋糕，并发现四个基本上是有效的。弗里贝格（Freiberg）警告说，他们的能力虽然远非完美，但很容易欺骗许多不了解深果概念的人，并且对他们看到的媒体内容并不奇怪。
深入研究深果
弗里贝格（Freiberg）对制作深刻的作品，其历史和现实世界的影响提供了细分。
她解释说，使用原始材料的材料培训了各种自动编码器的培训，并具有更高的输入质量，从而提高了性能，就像在培训其他生物识别系统和算法一样。交换两个人的编码器和解码器可以将一个人的特征转移到对方的脸上。
1997年出版了当时对“面部合成动画”的第一批研究，但该领域随着2014年生成的对抗网络（GAN）的出现而爆发，这允许创造令人信服的深击。高端硬件和专业努力在2016年之前创造了相当令人信服的深击，而Reddit论坛中出现了“ Deepfake”一词，讨论色情视频。该主题对2018年假新闻等社会问题进行了公开讨论，并在2021年从单个图像中创建了深层效果。
实际上，96％的deepfake含量是色情，弗里贝格透露。因此，到目前为止，迄今为止的危险在很大程度上是在个人层面上看到的，尽管也存在政治化错误信息的风险，因为人们在接受与已经持有的信念相符的信息的真实性方面往往不太关键。
但是，深层摄影也有潜在的好处，以供娱乐和娱乐，但也出于更实际的关注。弗里贝格（Freiberg）指出了一段深瓦视频，从名人布拉德·皮特（Brad Pitt）中传达了健康信息，这是演员实际上并没有说明具有潜在社会利益的这种深击应用的一个例子。
生物识别验证含义
在越来越多的数字身份验证采用（包括视频代理聊天和自拍生物识别技术）的背景下，深层蛋糕的兴起使生物识别识别检测变得更加重要。
Freiberg询问生物识别系统是否可以检测到深层效果，并提供令人不安的答案：面部识别并非总是如此。
回顾ISO/IEC 30107-3演示攻击检测（PAD）标准，Freiberg指出，在涵盖的攻击中未提及深击。
但是，PAD系统使用的技术（例如3D运动和纹理分析）可以检测到深击。这是因为许多本质上是视频重播攻击，由PAD标准涵盖。
弗里贝格警告说：“一切都很好，对？演示结束了，我们可以回家了吗？不，实际上不是那样的。在远程身份验证方面，有一个以上的攻击向量。”原因是其他攻击向量，即应用级别攻击，其中虚拟摄像头将视频直接注入应用程序，而不是将其呈现给物理相机。
尽管挑战反应技术可以帮助预先录制的深层注射，但Freiberg表示，实时操纵的深击仍然很难检测到。幸运的是，它们也很难实现。
闪烁的检测，图像取证和遮挡检测可用于识别深层效果，AI算法可以分析伪影以揭示数字操作。
弗里贝格解释说：“如果一台机器制作了某些东西，那么一台机器通常能够检测到痕迹。” “那是个好消息。”
Bioid是来自行业，学术界和政府开发的方法来检测深层研究的德国研究人员的一部分。
但是，虚拟摄像头攻击必须单独解决，并对生物识别身份验证系统构成合法威胁。可以通过本机应用程序，虚拟摄像头驱动程序，挑战响应技术和随机图像捕获来实现防止它们。
Freiberg说，将本机应用程序与高端PAD软件相结合，以提供当前可用的最佳保护。
该帖子于2022年2月28日东部11:15更新，以澄清注射攻击的风险与深击不同。
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