文章来源: | 发布时间:2020-07-16 | 【字号: 小 中 大 】 |
《信息安全学报》线上学术沙龙(第一期) ——“深度伪造鉴别与防御”学术报告会
一、活动简介
随着生成对抗网络等人工智能技术的发展,深度伪造技术及其应用不断成熟,已经可以自动生成高度逼真而难以甄别的多媒体信息。人们普遍认为深度伪造会对国家安全、社会秩序以及个人隐私带来巨大风险。因此,研究其鉴别与防御手段的需求极为迫切。
国内在深度伪造方面的研究工作正在起步,解决基础理论、关键技术与应用部署方面的诸多问题,是提升应对深度伪造技术风险的基础和前提。针对这一研究工作,《信息安全学报》将举办一次主题为“深度伪造鉴别与防御”的线上学术报告会,围绕深度伪造的生成、鉴别与防御等方面邀请国内该领域的知名学者展开全方位的研讨。
二、活动基本情况
1. 主办方:信息安全国家重点实验室、《信息安全学报》 编辑部
2. 承办方:中国科学院信息工程研究所网络空间技术实验室
3. 时间:2020年7月18日下午2点
4. 活动召集人:韩冀中
5. 报告在线平台:腾讯会议
6. 腾讯会议号:547 737 547会议密码:0718
三、活动日程
| 时间 | 内容 | 报告人 |
| 14:00-14:05 | 执行主编致辞 | 孟丹 |
14:05-14:10 | 《信息安全学报》基本情况介绍 | 陈恺 | |
14:10-14:15 | 主持人介绍本次活动 | 韩冀中 | |
报告 | 14:15-14:50 | 语音伪造与鉴伪 | 陶建华 |
14:50-15:25 | 3D相关的人脸鉴别/对抗样本防御 | 陆哲明 | |
15:25-16:00 | 视觉伪造与鉴伪 | 王伟 | |
16:00-16:35 | 基于时空特征的伪造人脸视频检测 | 戴娇 | |
16:35-17:10 | 人脸认证场景鉴别 | 王炎 | |
| 17:10-17:15 | 活动总结 | 韩冀中 |
学术报告
报告专家1:陶建华
报告题目:语音伪造与鉴伪
专家简介:
中国科学院自动化研究所、研究员、博士生导师,模式识别国家重点实验室副主任、中国科学院大学首席教授,国家杰出青年基金获得者,国家万人计划领军人才,享受国务院政府特殊津贴。主要从事智能交互、大数据分析、模式识别等方向,在国内外主要期刊或会议上发表论文300余篇,研究成果多次在国内外学术会议上获奖。先后负责国家863重点项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、中科院先导项目、国家发改委项目等重点科研任务。目前担任中国计算机学会会士和常务理事、中国人工智能学会常务理事兼智能交互专委副主任、中国图象图形学会理事兼人机交互专委主任、中国中文信息学会理事兼语音信息专委副主任、ISCABoard成员、ISCASIG-CSLP主席等,并担任SpeechCommunication、JMUI等多个主要国内外期刊编委,同时担任Interspeech、ACII、IEEEICSP、IEEEMLSP、ISCSLP、NCMMSC等会议大会主席或程序委员会主席。
报告摘要:
随着人工智能技术的发展,声音模仿技术也日趋成熟,报告将介绍近几年声音模仿技术的最新进展。与此同时,声音防伪造技术也成为一项迫切需求的技术,报告还将对伪造声音检测技术进行分析,从伪造声音检测的背景、伪造声音的类型、目前可供研究的公开数据集等多个维度总结近年来的主要方法,提出目前存在的问题与未来可能的研究方向。
报告专家2:陆哲明
报告题目:3D相关的人脸鉴别/对抗样本防御
专家简介:
工学博士,浙江大学航空航天学院航空航天系主任、教授、博导、航天电子研究所副所长。研究领域为人工智能、信息安全。研究兴趣包括:深度学习及其应用、多媒体信息隐藏。发表SCI论文150篇,ESCI论文10篇,EI单检论文197篇,获省部级科技一等奖1项、二等奖3项、三等奖1项,厅级科技一等奖2项,发明专利授权5项。
报告摘要:
作为身份授权步骤的人脸识别的前置环节,活体检测扮演着重要角色。对人脸反欺诈活体检测技术进行了分类及归纳,通过介绍、分析这些活体检测算法来进一步拓展活体检测的研究思路,最后给出其未来可能的发展趋势。
报告专家3:王 伟
报告题目:视觉伪造与鉴伪
专家简介:
副研究员,硕士生导师,人工智能学会吴文俊优秀青年奖获得者,中科院青促会成员。现为中科院自动化所模式识别国家重点实验室、智能感知与计算研究中心副研究员,2012年获自动化所工学博士学位。王伟博士主要从事多媒体内容安全、人工智能安全、多模态内容分析与理解等方面的研究工作。在重要的国内外学术刊物和学术会议上发表论文50余篇。现为中国图象图形学学会数字媒体取证与安全专业委员会常务委员、中国计算机学会计算机专业委员会委员、中国人工智能学会模式识别专业委员、中国图象图形学学会视觉大数据专业委员会委员。王伟博士已主持或参与国家和各部委科研项目10余项,并获得北京市青年人才托举计划支持。
报告摘要:
多媒体数据作为对客观事实最直接的记录方式,有着不可替代的作用,但其同样存在着不可忽略的问题:在网络媒体蓬勃发展的时代,在生成式对抗网络GAN技术的加持下,多媒体数据的真实性和安全性问题日益,受到上至国家、下至民众的广泛专注。本报告中,围绕视觉内容可信性问题,简要回顾篡改伪造取证技术,分析视觉内容鉴伪取证的难点和热点问题,重点介绍课题组在数据层、内容层及语义层等方面的取证研究工作。
报告专家4:戴 娇
报告题目:基于时空特征的伪造人脸视频检测
专家简介:
中国科学院信息工程研究所高级工程师、博士,近年来致力于人工智能技术在互联网内容安全领域的创新应用,主要专注于多媒体信息内容安全,包括虚假人脸识别、文字识别、对抗样本防御等。先后参与了国家发改委重大专项、北京市科委计划项目、北京市自然科学基金面上项目、国家重点研发计划项目等多项科研课题,参与起草国际/国内标准6项,申请国内外专利10多项。相关技术成果在国家重要部委获得了大规模应用。
报告摘要:
近年来,深度学习在人工智能领域表现出优异的性能。基于深度学习的人脸生成和操纵技术已经能够合成逼真的伪造人脸视频,让人眼难辨真假。报告将等对伪造人脸视频检测技术进行分析,并重点阐述利用全局时序特征和局部空间特征发现伪造人脸的方法。
报告专家5:王 炎
报告题目:人脸认证场景鉴别
专家简介:
王炎,阿里巴巴集团安全部资深算法专家、博士,中国图形图像学会理事,2019年首届中国人工智能-多媒体识别竞赛的专家委员,先后参与起草国际/国内标准7项,申请国内外专利40多项。专注于自然人和多媒体识别,包括活体检测、人脸/人体识别、文字识别、声纹/声音识别和视频图像检索等,在阿里获得了大规模应用。
金融(银行、支付宝等)远程开户、淘宝开店等众多场景借助于远程身份认证,其中的人脸活体检测环节决定了认证系统是否可用。黑灰产会通过专业的伪造技术来攻击这个环节,本报告将介绍如何通过技术来对抗这种伪造。
附件: |
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