近期，電視劇《狂飆》的爆火，激起了一些UP主的二創(chuàng)激情，將劇中的“CP”角色通過AI換臉移植到其他影視片段中，形成讓網(wǎng)友驚呼“眼前一黑”的戲劇化效果，同時也收獲了滿滿流量。乍一看這只是單純的娛樂行為，但有時諸如”AI換臉“等深度造假技術（Deepfakes）可不只是”逗你笑“這么簡單，背后的安全隱患不容忽視。

《狂飆》中安欣和高啟強的角色人臉被AI換臉至《西游記》女兒國的橋段中

什么是深度造假？

深度造假是指將真實圖像、視頻甚至音頻進行替換、偽造，以此可以實現(xiàn)對信息的操縱。要創(chuàng)建質(zhì)量足以用于深度造假的音視頻，往往需要 AI（人工智能） 和 ML（機器學習）技術。使用這類技術不同于一般類型的信息操縱，不需要采取片面截取、屏蔽等方式來讓信息按自身的意圖傳遞，而是更加接近信息本源，以”貍貓換太子“的方式制作虛假內(nèi)容，因此在技術上更加高階。Cato Networks 安全戰(zhàn)略高級總監(jiān) Etay Maor認為，現(xiàn)今AI 生成的文本（例如 GPT3）已經(jīng)與深度偽造結合使用，以創(chuàng)建更具互動性、看起來像人類的對話機器人。

深度造假舉例

深度造假圍繞音視頻可以有各種形式，有些簡單，有些更高級。一下例舉一些時下流行的深度造假形式：

換臉

換臉是將視頻或圖像中的某個人臉替換為另一個人的行為。換臉需要專門的軟件，但不一定要基于先進的技術，一般人甚至可以找到支持換臉的移動應用程序。移動應用程序中可用的面部交換通常僅限于簡單的用例，例如在某電影場景中將用戶的照片和演員的面部進行交換。

而高級的換臉需要更多的模型訓練和代碼，因此需要 GPU，這既昂貴又占用資源。下方的視頻截圖展示了一個高級的換臉偽造示例，把著名影星湯姆·姆克魯斯的臉換在了視頻中的主播身上。

據(jù)悉，在這個例子中，需要在 GPU 上進行兩個小時的訓練以及幾天的專業(yè)視頻編輯后期處理。這還不是最復雜的，因為這名主播的聲音和發(fā)型與湯姆·姆克魯斯相似，從而適當減少了機器訓練和后期處理的工作量。

口型同步

口型同步又被稱為”木偶大師“（Puppet Master），是一種操縱口型圖像的技術，使人看起來好像在說他們實際上沒有說過的話。與換臉訓練模型相比，口型同步的技術基于合成面具，是在原始圖像的人物臉上訓練模型，特別是在嘴部動作上，并將其放置在模仿者的模型之上，并對他們進行口型同步。

音頻

這一類深度偽造類型基于音頻。Audio deep fakes 是一種音頻文件，它采用真人的聲音并使其聽起來像是在說他們從未說過的話。音頻深度偽造是通過獲取音頻文件、為聲音分配注釋、根據(jù)注釋訓練 ML 模型以將聲音與文本相關聯(lián)，進而生成新的音頻文件。

深度造假的網(wǎng)絡風險

目前，深度造假的效果正越來越達到以假亂真的地步，進行造假的方法也變得更加容易而，且創(chuàng)建速度也比以往任何時候都快。這使深度造假在網(wǎng)絡上成為強大的武器化工具，可用于社會工程、欺詐、威脅等網(wǎng)絡犯罪行為，進而對企業(yè)甚至國家構成安全風險。比如用來模仿 CEO 的聲音，并說服一位高管將數(shù)十萬美元匯到一個詐騙賬戶。

深度造假也可用于傳播虛假信息，以影響公眾輿論或掩蓋真相。往小了說，這會對個人聲譽和形象構成侵犯，比如2021年底，國內(nèi)一段以“搞錢萬能論”為主題的視頻在網(wǎng)絡上瘋狂傳播。乍一看，這段言論竟出自是新東方教育科技集團董事長俞敏洪。但隨后俞敏洪就通過其個人社交帳號發(fā)布了辟謠視頻，他表示搞錢視頻里的話沒有一句是自己說的。而隨后也證實這段視頻是通過語音合成技術生成。

往大了說，深度造假可用于冒充國家領導人并引發(fā)國家沖突。據(jù)ASI數(shù)據(jù)科學公司曾經(jīng)做過的一項測試，通過音頻生成算法，只需要借助兩小時的語料并訓練五天時間，就可以模擬出一份以假亂真的特朗普向俄羅斯宣戰(zhàn)的語音。

在其他情況下，深度造假可以實現(xiàn)似是而非的否認，大眾可以通過聲稱它們是深度造假來否認所有媒體來源，從而造成對社會信任的嚴重破壞。

如何檢測深度造假初級檢測方法

初級檢測方法依賴于 ML 模型，這些模型經(jīng)過訓練可以識別通過深度偽造生成的偽影或像素化。人眼可能無法察覺這些偽影，但在真實圖像和深度偽造圖像上訓練的模型能夠?qū)ζ溥M行檢測。

高級檢測方法

高級檢測方法使用可以識別語義上有意義特征的模型，包括不自然的動作，如眨眼、頭部姿勢或獨特的舉止，以及音素-語音的不匹配。

雖然這些檢測方法目前被認為是準確的，但隨著深度造假技術的改進以及復雜度的加深，預計這些檢測效果將會有所折扣，需要更新和改進。

除了這些技術之外，大眾都可以通過驗證自己收到的音視頻來源，以幫助檢測深度造假。