g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

DataPai'den yeniden basıldı Son zamanlarda, yüz tanıma konusunda çok tartışılan iki olay oldu. İlk olarak, Hangzhou Wildlife World yıllık kart sistemini bu yılın Ekim ayında "parmak izi erişiminden" "yüz tanıma erişimine" yükseltti ve tüketiciler tarafından dava edildi. Savcı, Zhejiang Sci-Tech Üniversitesi'nden seçkin bir doçent olan Guo Bing'dir. Beş ay önce yıllık kart başvurusunda bulunmuştur. Guo Bing, parkta yükseltilmiş yıllık kart sisteminin yüz özelliklerini ve yüz tanıma için diğer kişisel biyometrik bilgileri toplayacağına inanıyor. Bu tür bilgiler kişisel olarak hassas bilgilerdir. Bir kez sızdırıldığında, yasadışı olarak sağlandığında veya istismar edildiğinde, davacı da dahil olmak üzere tüketicilerin kişisel ve mülkiyet güvenliğini kolayca tehlikeye atacaktır. Bu nedenle 28 Ekim 2019'da Hangzhou Şehri, Fuyang Bölgesi Halk Mahkemesine şikayette bulundu. Bir dava açıldı ve Hangzhou Şehri, Fuyang Bölgesi Halk Mahkemesi davayı resmen kabul etti. Bu aynı zamanda, "Çin'deki ilk yüz tanıma vakası" olarak adlandırılan yüz tanıma teknolojisinin yaygınlaştırılmasından bu yana mahkemeye sunulan ilk dava. Bu olay, halkın kişisel mahremiyete olan ilgisini uyandırdı ve aynı zamanda insanların ilgili teknolojilerin yasal denetimi hakkında düşünmelerine neden oldu. Diğeri ise metro güvenliği için bir yüz tanıma uygulaması. 29 ve 30 Ekim tarihlerinde düzenlenen "2019 Urban Rail Transit Operasyon ve Geliştirme Forumu" nda Pekin Metrosu ve Pekin Demiryolu Transit Komuta Merkezi'nden sorumlu ilgili kişi, Pekin'in ileride metro "beyaz liste" ve hızlı güvenlik denetim kanalı sistemi kuracağını belirtti. Yolcu sınıflandırma güvenliğini sağlamak için yüz tanıma teknolojisini uygulayın. Ardından, Tsinghua Üniversitesi hukuk profesörü Lao Dongyan, kamu hesabına yüz tanımayı düzenlemenin gerekli olduğunu belirten bir belge yayınladı. Usta Lao Dongyan dört nedeni açıkladı:

• Birincisi, insan yüzleri önemli kişisel biyolojik verilerdir ve ilgili kurum veya kuruluşların bunları toplamadan önce yasallıklarını kanıtlamaları gerekir;
• İkincisi, bu teknolojinin uygulanmasının kamuoyu görüşü ve sıkı bir duruşma süreci gerektirmesidir;
• Üçüncüsü, sınıflandırma standartlarının kendi rasyonelliği ve meşruiyeti şüphelidir;
• Dördüncüsü, yüz tanıma teknolojisinin genel verimliliğinin gerçekten daha yüksek olduğunu kanıtlayacak hiçbir kanıt yok.

Bu yıl Eylül ayında çılgınca taranmaktan ve ardından hızla yüz değiştiren Zao uygulamasına düşmekten; okul sezonunun başlangıcına kadar, Questyle Technology sınıftaki öğrencilerin durumunu izlemek için sınıfa yüz tanıma teknolojisini tanıttı ve netizenlerin sorgulamasına neden oldu; ardından ilkokul öğrencilerine bir deneyde bir tane kullandıklarını keşfettikleri Yüz baskısı fotoğrafları, Fengchao akıllı dolabının "Yüz Tanıma" işlevini kırabilir; son olarak, "Çin'deki ilk yüz tanıma vakası" ve ilgili uzmanlar, yüz tanımanın yasal düzenlemesini ve yüz tanımanın gizli tehlikeleri üzerine tartışmaları çağırdı. 2019'un bu sonbaharında salgın yoğunlaştı. Kamuoyunun bu olaylarla ilgili hızlı tepkisinden, İnternet kodamanlarının Çinli kullanıcıların rahatlık sağlamak için gizliliği değiş tokuş etme isteklerini vaftiz etmesinden sonra Apple, Google ve Amazon'un art arda kullanıcı konuşmalarını izleme fırtınasını kabul ettiklerini açıkça hissedebiliyoruz. İhmal edilen internet gizliliği nihayet yavaş yavaş ciddiye alınmaktadır. Yüzünüz bir suç işi haline geliyor. Beş yıl önce, insanlar yüz bilgilerine o kadar duyarlı olmayabilirlerdi. Ancak elektronik ödeme ve kimlik doğrulama için yüz tanımanın kullanıldığı günümüzde yüz, para ve kimlik kartından bile daha önemli hale geliyor. Şimdi, filtreler ve PS olmadan bir yüz fotoğrafı yükleyin, yoksa kendi yüz bilgileriniz bir veri toplama şirketi tarafından sızdırılır, herkes bunun neden olduğu riskler konusunda endişelenecek. Daha önce, herkes yüz değiştiren yazılımın ödeme şifresinin kırılmasına neden olabileceğinden endişelendiğinde, Ant Financial resmen İnternet'teki her türlü yüz değiştirme yazılımının, "yüz değiştirme ödemesi" 3D yüz tanıma kullandığı için yüzü kaydırma ödemesini kıramayacağını iddia etti. Teknoloji, toplanan yüzün fotoğraflar, videolar veya yazılım simülasyonları tarafından oluşturulup oluşturulmadığını belirlemek için bir yazılım ve donanım kombinasyonu yoluyla tespit edecek ve bu, yüz sahteciliğinin neden olduğu çeşitli kimlik sahtekarlıklarını etkili bir şekilde önleyebilecek. Ancak, bu yılın Ağustos ayında, Alipay yüz kaydırma teknolojisini yaygınlaştırmak için 300 milyon yuan yatırım yaptığını duyurduktan sonra, birisi bir test videosu yayınladı. Videoda, personel Alipayin yüz tanıma sistemini kandırmak için 3D baskı balmumu figür kafalarını kullandı. Başarıyla bir tren bileti aldım.

Tesadüfen, bir Forbes muhabiri olan Thomas Brewster, akıllı telefonların yüz tanımayı başarılı bir şekilde kandırabilen 3D baskı kafalarının süreci hakkında bir makale yayınladı. 3D kafa şeklini yazdırdı ve ardından 5 cep telefonunun yüz tanıma işlevini test etti ve 4 tanesi düştü. İnsan vücudu bilgilerinin sızdırılması yalnızca mülk kaybına değil, aynı zamanda "ödünç verilmesine" de yol açabilir. Basında çıkan haberlere göre, birçok çevrimiçi kredi kurumu "canlı algılama" gerçekleştirirken hala manuel denetimler veya düşük teknolojili makine denetimleri kullanıyor. Suçlular kamunun yüz tanıma bilgilerine hakim olduktan sonra, bu siyah teknolojiyi "canlı" yüzler için kullanıyorlar. , Büyük olasılıkla yanlış ve doğru, bilgisizlerin çok büyük borçlarla "çevrimiçi borçlanmasına" neden olacaktır. Bu yılki "3 · 15" partisinde birisi, belirli bir cep telefonunun "yüzü kaydırarak" oturum açma sistemini başarılı bir şekilde aşmak için "canlı" fotoğraflar kullandıklarını gösterdi. Diğer bir risk, porno endüstrisinin kötüye kullanımından kaynaklanan itibar kaybıdır. Şu anda, yurtiçi ve yurtdışındaki birçok kadın yıldız acı çekiyor. Daha önce, düşük eşikli bir teknoloji akışı hareketi olan deepfakes, bazı gizli nedenlerle yükseltildi ve herkesin kullanımına açık olduğunu iddia eden sivil versiyonu "Fake App" i başlattı, pek çok kadın yıldızın yüzleri rastgele olarak porno kahramanlar olarak değiştirildi. Çin'de oyuncular aynı deneyime sahip. Xianyu APP'de birçok satıcının, satış için popüler kadın yıldızların uygunsuz videolarını üretmek için yapay zeka yüz değiştirme teknolojisini kullandığına dair basında çıkan haberler var. Tamamlanmış erotik videolardan, özelleştirilmiş videolardan yazılıma ve eğiticilere kadar yapay zeka yüz değiştiren teknolojiyi kullanarak, tüm endüstri zincirinin alt, orta ve üst düzey üreticiler tarafından sağlandığı ve hatta bazı üreticilerin Ar-Ge, özelleştirme ve ambalajlamadan tek elden hizmetler sağladığı anlaşılıyor. .

Buna ek olarak, haraç ve dolandırıcılık da tetikte olmalıdır. "Wall Street Journal" raporuna göre, bu yılın Mart ayında suçlular, 220.000 Euro'yu (yaklaşık 1.730.806 RMB) dolandıran bir İngiliz enerji şirketinin Almanya'daki ana şirketinin CEO'sunun sesini başarıyla taklit etmek için AI teknolojisini kullandı. Gelecekte, benzer dolandırıcılıklar yüzü değiştiren videolarla birleştirilirse, dolandırıcılıkların başarı oranı daha yüksek olabilir. Yukarıdaki yüz bilgilerinin kötüye kullanılmasından kaynaklanan kayıplar endişe verici değildir. Halkın yüz tanıma teknolojisinin kullanımı konusunda daha duyarlı ve daha özgün hale gelmesi şaşırtıcı değil. Yüz tanımanın kötüye kullanılmasını protesto etmekten, ilgili yasa ve yönetmeliklerin inşası çağrısına kadar kaçınılmazdır. Yüz tanıma ile ilgili kanunlar ve yönetmelikler nasıl formüle edilir Pek çok insan, bu "Çin'deki ilk yüz tanıma vakasının" mevzuatı düzenlemeler oluşturmaya zorlayabileceğini ve "yüz tanıma" teknolojisinin kullanımını düzenlemek için yasal sistem üzerinde bir uyarı ve promosyon etkisi yaratacağını umuyor. Aslında, ilgili yerel makamlar, yüz tanıma teknolojisi ile ilgili yasaların oluşturulmasıyla ilgili herhangi bir işlem yapmamaktadır. Ulusal Halk Kongresi Daimi Komitesi tarafından bu yıl Nisan ayında gözden geçirilen "Medeni Kanun Kişilik Hakları (Taslak)" daki ilgili yerel yasa ve yönetmelikler, resmi olarak bir makale ekledi: Hiçbir kuruluş veya birey, başkalarının portre haklarını taklit etmek için bilgi teknolojisini kullanamaz. Mayıs ayında, Çin Ulusal Siber Uzay İdaresi ve ilgili departmanlar, ağ operatörlerinin fayda aramak veya başkalarına zarar vermek amacıyla bilgileri otomatik olarak sentezlemek için büyük veri, yapay zeka ve diğer teknolojileri kullanmayacağını belirten "Veri Güvenliği Yönetim Önlemleri (Yorum için Taslak)" yayınladı. . Ayrıca, bu yıldan bu yana, tarihteki en katı veri güvenliği denetim yöntemi olan ağ güvenlik seviyesi koruma sistemi 2.0 da dahil olmak üzere bir dizi ağır bilgi güvenliği politikası uygulanmıştır. Eylül ayında, Danıştay Enformasyon Bürosu 6. Dünya İnternet Konferansı ve hazırlık çalışmalarının ilerlemesi üzerine bir basın toplantısı düzenlediğinde ve muhabirlerin sorularını yanıtladığında, bazı muhabirler "AI yüz değiştiren teknolojinin kişisel gizliliği ihlal ettiğinden şüpheleniliyor" sorununu nasıl çözeceklerini sordu. Ulusal İnternet Bilgi Bürosu müdür yardımcısı Liu Liehong, Çin Siber Uzay İdaresi Ofisinin ilgili departmanlarla birlikte "Kamu Görüşü Nitelikleri veya Sosyal Harekete Geçme Yetenekleriyle İnternet Bilgi Hizmeti Güvenlik Değerlendirme Hükümleri" ve "Kişisel Bilgi Güvenliği Özellikleri" gibi düzenlemeleri ve standartları formüle ettiğini ve ilan ettiğini söyledi. Ağ Ekosisteminin Yönetişimine İlişkin Düzenlemeler "şu anda yorum arıyor. Bu düzenlemeler ve standartlar aracılığıyla, İnternet şirketlerini güvenlik değerlendirmeleri yapmaya ve yeni başlatılan yeni teknolojileri ve yeni uygulamaları denetlemeye yönlendirin ve yönlendirin. Aynı zamanda, kullanıcıların meşru haklarını ve çıkarlarını korumak için Uygulama tarafından kişisel bilgilerin yasadışı bir şekilde toplanmasına yönelik özel bir temizleme eylemi düzenledi. Ancak, daha fazla insan kesinlikle yüz tanıma için özel düzenlemeler olacağını umuyor. Çin'in "Ağ Güvenliği Yasası" kişisel biyometrik bilgileri açıkça kişisel bilgilerin kapsamına dahil etse de, bilgilerin kullanımı, depolanması, taşınması ve yönetiminin daha da iyileştirilmesi gerekiyor. Pek çok insan buna itiraz etti, ilgili departmanların gerçek kullanımda yüz tanıma teknolojisinin potansiyel güvenlik tehlikelerini ve gizlilik risklerini değerlendirmek, endüstri standartlarını ve ulusal standartları belirlemek; ilgili düzenleyici sistemleri ve hatta yüz tanımayı düzenlemek için mevzuatı tartışmak için uzmanlar ve akademisyenler organize etmesi gerekti. Bilgi toplama ve uygulama prosedürleri, mahremiyet sınırları. Örneğin, yüz tanımayı hangi alanlar kullanabilir ve kullanamaz, halkın bilme, seçim, rıza ve bilgi güvenliği hakkının nasıl korunacağı ve bilgi sızıntısının nasıl cezalandırılacağı ve bununla nasıl başa çıkılacağı. Bu bağlamda, ilgili uluslararası yasa ve yönetmeliklere başvurabiliriz.

İlgili uluslararası yasa ve yönetmelikler Uluslararası düzeyde yüz tanıma teknolojisinin düzenlenmesi, temelde veri koruma kanunları ve yönetmelikleri aracılığıyla gerçekleştirilir. Amerika Birleşik Devletleri'ni örnek olarak alırsak, Amerika Birleşik Devletleri'nin federal düzeyde yüz tanıma verilerinin toplanmasını ve kullanılmasını düzenleyen birleşik bir yasası yoktur, bunun yerine, her eyaletin bağımsız yasaları aracılığıyla yönetilir. Illinois, Washington, Texas ve Oregon ve New Hampshire ve San Francisco, California olmak üzere toplam altı eyalet veya şehir biyometrik verilerle ilgili yasalar çıkarmıştır. Bunların arasında, Illinois Eyaleti tarafından ilan edilen Biyometrik Bilgi Gizliliği Yasası (BIPA) büyük bir referans öneme sahiptir. Yasa 2008 yılında yürürlüğe girmiştir ve Amerika Birleşik Devletleri'nde "biyometrik tanımlayıcıların ve bilgilerin toplanması, kullanılması, korunması, işlenmesi, depolanması, saklanması ve imhasını" düzenleyen ilk yasadır. BIPA'nın tanımına göre, "biyometrik tanımlayıcı" "yüz yapısı" taramalarını içerir, ancak açıkça fotoğrafları hariç tutar. "Biyometrik tanımlayıcı" ile ilgili terim, "belirli bir gerçek kişiyi tanımlamak için kullanılan biyolojik bir tanımlayıcı aracılığıyla elde edilen bilgiler" anlamına gelen "biyometrik bilgi" dir. BIPA yönetmeliğinin kapsamı, biyometrik verilerin kullanılıp kullanılamayacağına değil, aşağıdaki üç yönden somutlaştırılan biyometrik verilerin kullanım şekline dayanmaktadır: Bir gerçek kişinin biyometrik tanımlayıcı veya biyometrik bilgileri ilk kez toplandığında, gerçek kişiye biyolojik kimliği hakkında bilgi verilmelidir. Verilerin toplandığı koşullar, toplanma amacı, verilerin saklanma süresi ve gerçek kişinin yazılı izni. Facebook'un "yüz damgalama" özelliği, Facebook'un kullanıcı izni olmadan yüz yapısı verilerini toplaması ve dolayısıyla BIPA'yı ihlal etmesi nedeniyle dava açıldı. Şirket, biyometrik verilerin saklanması için bir zaman çizelgesi belirlemek için yazılı bir politika oluşturmalıdır ve verilerin toplanma amacına ulaşıldığında veya bilgi sahibinin şirketle son temasının üzerinden üç yıl geçtiğinde (hangisi önce gelirse), veriler imha edilmelidir. . Biyometrik veriler satılmamalı ve ilgili gerçek kişinin rızası alınmadıkça veya kanunla öngörülen özel istisnalar olmadıkça başkalarına ifşa edilmemelidir. Avrupa Birliği ve Avrupa Birliği'nin yüz tanıma verilerinin korunmasına ilişkin temel yasası, daha önce sayısız şirketi şok eden tarihteki en katı Genel Veri Koruma Yönetmeliğidir (GDPR).

GDPR Madde 4 (14) 'deki tanıma göre, biyometrik veriler açıkça yüz görüntülerini içermektedir. Ancak fotoğraflar başka bir konudur. GDPR açıklamasının 51. Maddesi, "Fotoğrafların işlenmesi, elbette kişisel hassas verilerin işlenmesi olarak görülmemektedir. Yalnızca fotoğraflar, belirli gerçek kişileri tanımlamalarını veya kimliklerini doğrulamalarını sağlamak için belirli teknik yöntemlerle işlendiğinde, fotoğraflar biyolojik olarak kabul edilir. Tanımlama verileri ". Ek olarak, GDPR, güvenlik kameraları tarafından toplananlar gibi video görüntülerinden bahsetmez, ancak işleme için aynı ilkeler uygulanmalıdır. Yani, belirli bir gerçek kişiyi tanımlamak veya doğrulamak için "belirli teknik araçlar" kullanılırsa, fotoğraflar veya videolar aracılığıyla toplanan her türlü görüntü biyometrik veri oluşturur. GDPR'nin 9. Maddesi biyometrik verilerin "özel bir kişisel veri kategorisi" olduğunu ve bu verilerin belirli özel durumlar dışında işlenmeyeceğini belirtmektedir. Yüz tanıma teknolojisinin ticari uygulamasının uygulanabilir olduğu tek istisna, "serbestçe verilmiş, açık, spesifik ve açık olması gereken" "veri sahibi, rızasını açıkça ifade etmiştir". Veri sahibinin herhangi bir pasif rızası GDPR ile uyumlu değildir. Buna ek olarak, GDPR Madde 9 (4), AB üye ülkelerinin GDPR'de biyometrik verilerin işlenmesine ilişkin kısıtlamaların belirli koşullar altında uygulanamayacağını şart koşmasına izin verir. Örneğin Hollanda, biyometrik verilerin kimlik doğrulama veya güvenlik ihtiyaçları için işlenebileceğini şart koşuyor. Hırvatistanın yeni veri koruma yasası, biyometrik verileri kısıtlıyor ve gözetim güvenlik sistemleri uygulamasını hariç tutuyor. Yüz tanıma verilerinin kullanımına ilişkin uluslararası standartların oldukça katı olduğu ve hatta birçok şehrin devlet dairelerinde yüz tanıma kullanımına alenen direnmeye başladığı görülebilir. Seattle, Oakland ve Cambridge, Massachusetts'te kabul edilen gözetim düzenlemeleri, her belediye departmanının herhangi bir gözetim teknolojisi almadan önce halka açık bir toplantı yapmasını ve belediye meclisinden onay almasını gerektirir. Bu yılın Mayıs ayında San Francisco, şehir hükümeti tarafından yüz tanıma teknolojisinin kullanımına tamamen yasaklandı.Ayrıca, otomatik plaka numarası sistemi, kameralı dronlar vb. Gibi benzer yeni gözetim ekipmanlarının satın alınmasını da şart koşuyor. Hükümet izni. San Francisco yasağı önerildikten sonra, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki diğer eyaletler de benzer yasalar çıkardı. Daha sonra Amerika Birleşik Devletleri, yüz tanıma ve parmak izi tanıma gibi diğer insan temelli biyometrik yöntemler dahil olmak üzere biyometri kullanımını düzenlemek için ilgili çalışmaları teşvik etmeye başladı. Günümüzde yüz tanıma teknolojisi küresel "akıllı şehir" dalgasının bir parçası olarak görülmekte ve piyasada yaygın olarak kullanılmaktadır. Öte yandan, yüz tanıma teknolojisi kötüye kullanıldıkça insanların bu konudaki endişeleri gittikçe derinleşmektedir. . Hiçbirimiz teknolojiden nefret eden Luddistler olmak istemiyoruz, ancak bilim ve teknolojiyi ahlak ve hukuk kafesine yerleştirmek istiyoruz, böylece kontrolümüz dahilinde işleyebilsin. Teknolojinin nasıl kontrol edileceği, ilgili politika ve düzenlemelerin düzenlenmesine izin vermenin yanı sıra, çekirdek teknolojilere sahip teknoloji devleri de göreve bağlıdır.

İnsan yüzünün kötüye kullanılmasıyla teknik düzeyde nasıl mücadele edilir? "Ters yüz" algılama teknolojisinin araştırılması ve geliştirilmesi Bu yılın Eylül ayında Facebook, yüz tanıma işlevini açıp kapatabilen bir anahtar düğmesi sağlayacağını duyurdu. Kullanıcı yüz tanımayı devre dışı bırakırsa, Facebook kullanıcıyı otomatik olarak resim üzerinde işaretlemeyi durdurur ve başkalarına resmi işaretlemelerini önermeyi durdurur. Buna ek olarak, Facebookun Baş Teknoloji Sorumlusu Mike Schroepfer, şirketin "Deepfakes Identification Challenge" satın alarak veri kümeleri ve karşılaştırma testleri aracılığıyla yüz değiştiren Deepfake videolarının nasıl tespit edileceğini keşfetmek için MIT, Oxford ve diğer üniversitelerden Microsoft araştırmacılarıyla birlikte çalıştığına dair bir blog duyurusu yayınladı. . "Deepfake Identification Challenge" in amacının videonun yüz değiştirip değiştirmediğini tespit edebilen ve herkes tarafından kolayca çalıştırılabilen bir araç bulmak olduğu anlaşılıyor. Aynı zamanda Facebook, daha fazla insanı katılmaya teşvik etmek için veri setleri, fonlar, bonuslar vb. Açısından "Deepfake Tanımlama Yarışması" nı da destekleyecek. Bunun için Facebook'un 10 milyon ABD dolarının üzerinde yatırım yapacağı söyleniyor. Kaliforniyalı bir başlangıç şirketi olan Truepic, suistimal edilen yapay zeka yüz değiştirme sorununu çözmek için de çalışıyor: şirket, mobil uygulamalara dayalı görüntü doğrulama hizmetleri sağlayabilir, uygulamaları aracılığıyla çekilen fotoğraflar analiz edilecek, filigran URL'si, konum ve kaydetme ekleyecektir. Görüntülerin kopyaları vb. Özgün ve güvenilir olduklarından emin olmak için sorgu doğrulamasını destekler.

Truepic ile çekilen fotoğraflar (Resim kaynağı: TechCrunch) Truepicin iOS ve Android uygulamalarında (veya SDK'sına gömülü uygulamalarda) bir fotoğraf çekildiğinde, Truepic yakalanan görüntünün değiştirildiğini doğrular ve bunu zaman damgası, coğrafi kodlama, URL ve diğer meta verilerle ekler. Filigran. Truepic'in güvenli sunucusu görüntünün bir sürümünü saklayacak, altı basamaklı bir kod ve URL atayacak ve blok zincirine bir kayıt ekleyecektir. Kullanıcılar, görüntülerinin gerçek olduğunu kanıtlamak için Truepic görüntülerini veya doğrulama bağlantılarını uygulamaya gönderebilir. İzleyiciler, görüntüdeki filigran URL'sine erişebilir ve orijinal olduğundan ve değiştirilmediğinden emin olmak için bunu Truepic kitaplığında kaydedilen sürümle karşılaştırabilir. Truepic şu anda teknolojisini cep telefonu donanım bileşenlerine eklemek için Qualcomm ile çalışıyor. Aynı eylemi İngiliz sosyal ağı Serelay de yapıyor. Şirket, fotoğraflar ve videolar için Twitter benzeri bir hesap doğrulama sistemi oluşturarak, fotoğrafları çekildiklerinde "gerçek" olarak işaretledi. Serelay, fotoğraf veya video çekerken kamera ile cep telefonu kuleleri veya GPS uyduları arasındaki ilişki gibi verileri yakalayabiliyor. Aynı zamanda ABD Savunma Bakanlığı, adli tıp adı verilen bir görüntü tanımlama teknolojisi üzerinde çalışıyor. Fikirleri, fotoğraflarda ve videolarda tutarsız ışıklar, gölgeler ve kamera gürültüsü gibi tutarsızlıkları aramaktır. Karmaşık derin sahte algılama için, yüz ifadeleri ve kafa hareketlerindeki tutarsızlığı gözlemleyerek kurcalama kanıtı bulan nokta yakalama yöntemi gibi başka doğrulama yöntemlerine ihtiyaç vardır. Dahası, doğrulamayı otomatikleştirmeye ve bilgisayar algoritmalarının onu algılamasına izin vermeye çalışıyorlar. Şu anda, bu adli yöntem, onlarca yıl önceki fotoğraf ve videoların yanı sıra yakın zamanda akıllı telefonlar veya dijital kameralarla çekilmiş fotoğraf ve videolara da uygulanabilir. ABD Savunma Bakanlığı İleri Araştırma Projeleri Ajansı (Darpa) medya adli tıp projesinden sorumlu olan Matt Turek, deepfake yapan kişilerin sürekli olarak çeşitli tespit teknolojilerine adapte olduklarına, bu nedenle düşmanı yenmek için tek tek bir strateji olmayacağına inanıyor. Algoritma veya teknik çözüm bir dizi global çözüm gerektirir Bu nedenle, ister bir resme aktif olarak bir filigran ekliyor olsun, ister "hatayı bularak" gerçekliği tanımlamak, Deepfake sahtekarlığı problemini çözmek için gerekli bir araçtır.

AI güvenliğinin doğasından başlayarak, AI teknolojisi uygulamalarının potansiyel risklerini onarmak için, bazı şirketler de güvenlik çatışmasının doğasından başlamaya, daha yüksek eşikli savunma teknolojisini kullanmaya ve AI ile başa çıkmak için AI kullanmaya çalışıyor. Örneğin, Tsinghua Üniversitesi Yapay Zeka Enstitüsü'nden inkübe edilen RealAI ekibi, Deepfake tarafından oluşturulan sahte video görüntülerinin doğal olmayan dokuları olması nedeniyle, normal durumlarda doku özelliklerini öğrenmek için devasa videolar aracılığıyla sinir ağlarını eğittiklerini iddia etti. Ardından sahte videolardaki tutarsız dokuları tespit etmek için bunu kullanın. Bu teknoloji ile,% 90'ın üzerinde bir doğruluk oranıyla, sahte videoları kare kare tespit etmek mümkündür. Riverside, California Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, Deepfake'ten sahte görüntüleri tespit etmek için yeni bir algoritma önerdi. Benzer şekilde, algoritmanın ayrılmaz bir parçası, sorunlu görüntüyü küçük bloklara bölebilen ve daha sonra bu küçük blokları piksel piksel gözlemleyebilen çeşitli "tekrarlayan sinir ağlarıdır". Sinir ağı, binlerce Deepfake görüntüsünü algılayacak şekilde eğitilmiştir ve tek piksel düzeyinde sahte görüntülerin bazı özelliklerini bulur. Algoritmanın diğer kısmı, görüntünün tamamını bir dizi kodlama filtresinden geçirmektir. Bu filtreler, algoritmanın tüm görüntüyü daha geniş ve daha kapsamlı bir düzeyde ele almasını sağlar. Ardından, algoritma piksel piksel çıktı sonucunu daha yüksek seviyeli kodlama filtresi analizi sonucuyla karşılaştırır. Bu paralel analizler görüntünün aynı alanında bir uyarı sinyalini tetiklediğinde, olası bir Deepfake sahte olarak işaretlenecektir. Şu anda, bu algoritma, tek pikselli görüntülerde değiştirilmemiş görüntüleri ve sahte görüntüleri tanımlayabilir ve tanımlamanın doğruluğu% 71 ile% 95 arasındadır. Özel tanımlama, kullanılan örnek veri setine bağlıdır, ancak algoritma henüz Deepfake sahte videolarının tespitini genişletin. Daha sonra ekip, Deepfake videolarını tespit etmek için algoritmayı genişletecek. Bu, görüntünün çerçeveden çerçeveye nasıl değiştiğini ve bu değişikliklerden saptanabilir modellerin tanımlanıp tanımlanamayacağını içerir. Ek olarak, Deepfakes videoları, GIF animasyonu ve kısa video paylaşım web sitesi için ana kaynak platformu olan Gfycat, GIF arama verilerine ve platformdaki araçlara dayalı, biri Project Angora ve adı da uzun tüylü bir kedinin adı olan iki AI modelini eğitti. Diğeri ise kısa tüylü bir kediden türetilen Project Maru olarak adlandırılır. İşlevsel olarak, uzun tüylü Angora kedisi iyi bir hafızaya ve güçlü uygulamalı yeteneğe sahiptir ve yüzünü değiştiren videonun orijinal versiyonunu veya farklı bir versiyonunu hızlıca bulabilir. Kısa tüylü kedi Maru, keskin bir koku alma duyusuna ve parlak gözlere sahiptir. Uzun tüylü kedi Angora kedisinin eksikliklerini giderebilir. Örneğin, işaretlenmemiş yepyeni bir içerik için, uzun tüylü Angora kedisi nasıl pençe atılacağını bilmez, ancak kısa tüylü kedi Maru ayırt edebilir ve işaretleyebilir. Buna ek olarak, kısa tüylü kedi Maru, bu materyaldeki kahramanın belirli bir ünlüye çok benzediğini anlarsa, herhangi bir dolandırıcılık olup olmadığını görmek için "yüzünü" kare kare tarayacaktır. Çerçeve sorunsuz. Ancak, bu iki AI algoritması yalnızca sahtecilikle savaşabilir, tersine çevirmeyle değil. Bu nedenle, bu iki algoritma tüm ağın özel videosuyla karşılaşırsa, yapabilecekleri hiçbir şey yoktur. Gfycat, yapay zeka algoritmasının çözemediği durumu çözmek için bazı insan çalışanlarını inceleme olarak işe aldı ve ayrıca kötü niyetli sahtecilik içerip içermediğini belirlemeye yardımcı olmak için paylaşılan konum, yükleme konumu ve diğer verileri kullandı. Güvenlik uzmanlarının dediği gibi, veriler% 100 güvenli değildir, yalnızca% 100 savunma sağlanabilir. Siber güvenlik sürekli bir silahlanma yarışıdır ve kaçınılmaz olarak, saldırı ve savunmanın birbirlerinin gelişimini desteklediği bir durum sunacaktır. Bu nedenle, yüksek doğrulukta olduğu doğrulanan bu algoritmalara çok fazla güvenilmemelidir, çünkü aşırı derecede güvenilir bir algılama algoritması, yanlış bilgileri yaymaya çalışan kişiler tarafından silah haline getirilebilir.

Sahte resimleri ve sahte videoları tanımlamak için blockchain teknolojisini kullanmak, yalnızca AI değil, teknik sorunları çözmek için teknolojiyi kullanabilir, aynı zamanda blockchain teknolojisi de sahte resimler sorununu çözebilir. Bu yılın temmuz ayında, asırlık bir geçmişe sahip tanınmış bir medya olan The New York Times, sahte haberlerle mücadele etmek için blockchain teknolojisini kullanacağını duyurdu ve geliştirilmekte olan "Retrieving News Sources" blockchain projesini duyurdu. Proje, New York Times ve IBM Garage tarafından haber resimlerinin "meta verilerini" oluşturmak ve paylaşmak için geliştirilen Hyperledger tabanlı bir blok zinciri ağıdır. "Meta veriler" çekim süresini, yerini, fotoğrafçıyı ve haber resimlerinin tüm düzenleme ve yayınlama bilgilerini içerir. Bu bilgiler aracılığıyla medya ve kullanıcılar, resmin PS gibi yapay olarak değiştirilip değiştirilmediğini belirleyebilir ve ardından ilgili bilgilerin gerçekliğini belirleyebilir. Sahte resimleri tanımlamanın yanı sıra, blockchain teknolojisi sahte videoları da tanımlayabilir. Örneğin, blockchain video uygulamaları, güvenlik hırsızlık önleme zincirleme mekanizmalarını kullanabilir (dinamik anahtarlar, içeriğe karma doğrulama ekleme, URL'lere dinamik karma değerler ekleme, zaman damgası hırsızlık önleme zinciri, akışlı ortam hırsızlık önleme zinciri vb. Dahil), Videonun canlı veya istek üzerine hızlı yanıt verebileceğinden emin olun ve hotlink erişimini önleyin. Bu yılın Mayıs ayında, Alibaba Group'un Platform Yönetişim Departmanı, fikri mülkiyet koruma sistemini yükseltmek için blockchain teknolojisini tanıtacağını ve bu yıl Eylül ayında Alinin orijinal koruma planında blockchain teknolojisinin kullanımında liderlik yapmayı planladığını ve kademeli olarak resim, ses ve videoya genişlemeyi planladığını duyurdu. Ve dijital telif hakkı korumasının diğer alanları.

Yukarıdakiler, medya platformlarından güvenlik uzmanlarına, şirketlerden üniversitelere ve farklı sektörlerden teknik yetenekler tarafından görüntü verilerinin kötüye kullanımı ve video dolandırıcılığının önlenmesi için yapılan mevcut yerli ve yabancı girişimlerdir. Aslında, AI saldırı ve savunma savaşlarının bu gerçek savaşında, hem iyi hem de kötü adamlar sürekli ilerleme kaydediyor.Teknolojinin kötüye kullanılmamasını sağlamak ve makul yasalar ve düzenlemeler oluşturmak, pazarı düzenlemenin ve teknolojik gelişmeyi teşvik etmenin en etkili yoludur. Yüz tanıma teknolojisi için, yalnızca güven dolu olmamalı, kusurları açık ve hoşgörülü bir tavırla ele almamalı, aynı zamanda "yüzü süpürme" çağının gelişiyle başa çıkmak için mantıklı ve ihtiyatlı bir tutum sergilemeli ve "yüzü süpürme" çağını gerçekleştirmeliyiz. "Yüzünü değiştir." "Sırların olmadığı" bu çağda, veri yenilik dalgasını kontrol edemiyor olsak da, yüz verilerinin toplanması ve kullanılması konusunda tetikte olma zamanımız geldi ve meşru gizlilik haklarımızı koruma konusunda daha dikkatli olmalıyız. Yüz bilgisinin kötüye kullanıldığı mevcut durum karşısında, sorunun çözümü yalnızca sıradan netizenlerin kendi ayrımcılık yeteneklerini ve ağ güvenliği konusundaki farkındalıklarını geliştirmelerine bağlı olamaz; sonuçta, kitle iletişim araçları okuryazarlığının geliştirilmesi bir gecede yapılan bir çaba değildir. Daha sonra, endüstri öz disiplininin laneti daha güçlü olmalı ve dış denetim de devam etmeli ve sorunları ortaya çıkmadan önlemek için boşlukları kapatmak için birlikte çalışmalıdır.

Sorumluluk Reddi: Bu makale yalnızca yazarın görüşünü temsil eder ve bu standla hiçbir ilgisi yoktur. Qilu One Pointin bilgileri görüntülemesinin amacı daha fazla bilgiyi yaymaktır ve bilgilerin tamamının veya bir kısmının (metin, veri ve grafikler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere) doğruluğunu, gerçekliğini, eksiksizliğini, geçerliliğini, güncelliğini ve orijinalliğini garanti etmez. Bekle. İlgili bilgiler bu web sitesi tarafından doğrulanmamıştır ve size herhangi bir yatırım tavsiyesi teşkil etmez. Riski size ait olmak üzere uygun şekilde çalışın.

Muhabirler bulun, raporlar isteyin, yardım isteyin, büyük uygulama pazarlarında "Qilu One Point" APP'yi indirin veya WeChat uygulaması "One Point Intelligence Station" üzerinde arama yapın. Eyalet genelinde 600'den fazla ana akım medya muhabiri çevrimiçi rapor vermenizi bekliyor! Rapor etmek istiyorum

Dalak eksikliği ve besin birikimi olan 8 aylık bebek? Doktor: Çocuk 1 yaşın altındaysa 2 çeşit tamamlayıcı gıdadan daha az yiyin, görmezden gelmeyin

Vizyon | Bir Dakika: Çift 11 biter; Huawei çalışanları "İki kat 11 bonusu" na yanıt verir

Şüphe etmeyin! Soğuk hava gerçekten Shenzhen'e geliyor

Hamile kadınlar soğuk algınlığı için ilaç almalı mı? Doktor, bazı davranışların fetüse zarar verebileceğini belirtti.

Guessing Answers'ın ikinci sezonu sona eriyor! İyi misin?

Hi-Tech Fuarı'nda Hong Kong gençleri

Çocukların "zorluklarının" arkasında "yetenekler" olabilir

Flame Blue Xinjiang Yili Ormanı Yangınla Mücadele Müfrezesinin birinci yıl dönümü, dönüşüm ve yükseltmede yeni bir bölüm yazıyor

Başkan Xi'nin Hong Kong'daki durumla ilgili önemli konuşması "3 + 3 + 3 + 1" cümle cümle okumaya değer

Çocuk sınavda özensiz olduğunda, soru her zaman yanlış mıdır? Pratikten özensiz çalışmayı iyileştirmek için 4 ipucu özetledim

Sermayenin soğuk kışında kurumsal tedarik zinciri yönetimi nasıl yenilenir?

Xinjiang Heruo Demiryolu Projesi'nin yerinde dökme tek kirişi tamamlandı