团队成员 学校供图
　　上网看视频时，你知道演员的脸是否被换过吗？近日，一则好消息从湖北工业大学传来，该校计算机学院信息安全专业的本科生程轲、蔡磊、尹寻、黄山四名学生，在指导老师张吉昕的帮助下攻破技术难关，开发的一款AI换脸识别率高达97%的“视频流Deepfake检测系统”，获得第十五届全国大学生信息安全竞赛作品赛一等奖。
　　精准定位换脸特征
　　虽然是参赛作品，但该团队对“视频流Deepfake检测系统”的研发不仅仅是为了备赛。“去年，我们就曾关注到网上有些AI换脸的视频，原本AI换脸技术开发出来是好事，但不合理的利用会侵害个人肖像权和隐私权。”团队成员程轲说，考虑到希望AI换脸技术能被妥善应用，他们决定研发一款视频图像中AI换脸的检测系统。
　　其实，在团队研发软件前，前沿学术论文上已有相关报道。据程轲介绍，团队对比其他研究发现，现有的检测手段大多通过形态特征等单一技术手段，来判断视频中人物是否有被换脸。为了提高检测精确度，团队成员决定从技术层面加码，不仅考虑形态特征，还将从人物脸部梯度特征、光谱特征和纹理特征等四个角度，提升识别准确性。
　　“为了提高准确度，我们的检测软件会融合人脸图像多种类型特征进行检测，根据检测情况分析出视频中的人物是否被AI换脸。”团队成员蔡磊介绍，由于换脸前后的人物都是未知的，所以他们在开发软件时，并不是从视频中人物的面部特征中找痕迹，而是通过技术手段直接寻找换脸的证据。
　　努力提高检测准确性
　　软件开发好后，为能确定检测软件能否准确识别出被AI换脸的图像，团队成员开始大量测试。除了网上公开的数据库外，他们还从各视频平台上下载视频，测试检测软件的准确度和适应性。通过实验发现，团队成员研发的“视频流Deepfake检测系统”，不仅能识别高分辨率的AI换脸视频，对分辨率低的视频也有较高识别率。
　　“我们从大学一年级就参加学校信息安全团队的学习和科研，软件开发的过程中，接到了比赛通知，为了在比赛中能获奖，我们提前半年开始备赛。”程轲说，比赛前，团队成员每做一次实验，都要分析接近100组数据。如性能指标达不到预期效果，团队成员就坐下来讨论优化方案，不断验证，光这个过程就花了半年时间。通过不断试错，“视频流Deepfake检测系统”终于有了97%的准确率。
　　“能获奖真的很开心，除了能力得到了认可，比赛中也学到了很多，我们的专业知识储备、专业素养都得到了提升。”比赛结束后，团队四位同学说。
　　据悉，全国大学生信息安全大赛是国内信息安全领域最高级别的专业性大学生学科竞赛，本次比赛共有191所高校的728支队伍同台竞技。
　　信息来源：楚天都市报·极目新闻


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