研究人員發(fā)現(xiàn)可利用頻率分析識別深度計算機偽造圖像
日前,德國研究人員通過利用離散余弦變換將圖像轉(zhuǎn)換到頻域內(nèi),發(fā)現(xiàn)了一種能夠識別深度偽造圖像的方法。
來自波鴻魯爾大學和Casa的研究小組從一個叫做whichfaceisreal(哪張臉是真實的)的網(wǎng)站中獲取這項研究所需的資源,這個網(wǎng)站上的偽造人臉都是基于生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)創(chuàng)造。在GANs中,兩個算法共同工作,一個算法根據(jù)一些初始數(shù)據(jù)隨機生成圖像,另一個算法在對生成圖像進行識別及評估后,如果認為這張圖像是假的,就會把它再發(fā)送回給第一個算法進行修正。
研究人員表示:“迄今為止,所有深度偽造圖片的分析都需要利用復雜的統(tǒng)計學方法。而波鴻小組則選擇了另一條思路。我們利用離散余弦變換將圖像轉(zhuǎn)換到頻域內(nèi)。因此,生成的圖像會以大量不同余弦函數(shù)的總和表現(xiàn)出來!
小組人員將轉(zhuǎn)換結(jié)果分為低頻圖像區(qū)域和高頻圖像區(qū)域。他們發(fā)現(xiàn),真實圖像主要由低頻函數(shù)組成,而由GANs生成的人造圖片則處于高頻范圍內(nèi)。
系統(tǒng)安全研究人員Joel Frank說道:“我們的實驗表明,這些人工制品不僅出現(xiàn)在GANs生成的圖像中,它們是所有深度學習算法中的一個結(jié)構(gòu)性問題。因此,頻率分析會是一種自動識別計算機生成圖像的有效方法!
該團隊在于15日舉行的2020國際機器學習大會(ICML)上展示了他們的研究成果。這篇題為“利用頻率分析進行深度假圖像識別”(Leveraging frequency analysis for deep fake image recognition)的論文也已在網(wǎng)上發(fā)表。
“此外,”波鴻大學表示,“小組人員已經(jīng)將他們的代碼免費放到網(wǎng)上,以便其他團隊可以復制他們的研究結(jié)果!

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