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求職者可能是假貨?冒名者用deepfake盜竊身份應聘遠程工作,F(xiàn)BI:說話時能識別

人工智能 人臉識別
最近根據(jù)美國聯(lián)邦調(diào)查局調(diào)查,越來越多的人正在竊取別人的個人身份信息,以及利用deepfake來申請遠程工作崗位。

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?大數(shù)據(jù)文摘出品

作者:Caleb

在線工作正在逐漸正式進入我們的生活。

根據(jù)數(shù)據(jù)公司Emsi Burning Glass統(tǒng)計,2020年初紐約全市16萬3000個招聘崗位中,只有6700個允許在線工作,占總崗位數(shù)量的4%;但到去年12月,全市24萬3000個招聘崗位中,在線工作的崗位數(shù)量增至2萬5800個,已占到總崗位數(shù)量的10.6%。

不過俗話說得好,人心隔肚皮,更何況現(xiàn)在還多隔了一層屏幕,誰也保不準Neso事件不會再次發(fā)生。

這不,最近根據(jù)美國聯(lián)邦調(diào)查局調(diào)查,越來越多的人正在竊取別人的個人身份信息,以及利用deepfake來申請遠程工作崗位。也正是由于deepfake技術(shù)使用人工智能或機器學習來生成圖像、視頻或音頻等內(nèi)容,其很難與真實材料區(qū)分開來。

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比如,根據(jù)外媒報道,有位詐騙者一直遠程工作的求職過程中借助了deepfake,以試圖進入IT工作,訪問他們的客戶或財務(wù)數(shù)據(jù),以及企業(yè)IT數(shù)據(jù)和專業(yè)信息等。

無獨有偶,根據(jù)其他公司爆料,有些求職者的個人信息更是完全屬于另外一個人。

視頻語音都被deepfake,識破他們到底難不難?

6月28日,F(xiàn)BI網(wǎng)絡(luò)犯罪投訴中心在一次公共咨詢中表示,最近有關(guān)被冒充求職的投訴案件數(shù)量增加。詐騙者一直利用deepfake技術(shù)以及從受害者那里盜取的個人身份信息,騙過雇主雇傭他們進行遠程或居家辦公工作。

這些工作涉及到IT、計算機編程、數(shù)據(jù)庫以及軟件相關(guān)的職位。

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deepfake實現(xiàn)的身份偽裝往往難辨真?zhèn)危p騙者也就能夠從公司內(nèi)部竊取有價值的詳細信息,以及實施其他身份欺詐計劃。

甚至根據(jù)聯(lián)邦執(zhí)法機構(gòu)補,在調(diào)查過程中,他們還發(fā)現(xiàn)了在線面試中使用面試者的語音也經(jīng)過了deepfake偽造。

目前尚不清楚有多少人利用這種方式成功入職,被舉報的在其中占了多少。

要識別deepfake也并非完全不可能。聯(lián)邦調(diào)查局表示,雇主可以通過某種方式來檢測深度偽造。在日常工作中,員工們?nèi)匀恍枰獣r不時地與雇主進行視頻以匯報工作進度等,當他們開口說話時,也就是缺陷顯露之時。

“在鏡頭前,如果接受采訪的人的動作和嘴唇運動與聲音無法完全保持同步”,“比如突然的咳嗽、打噴嚏或其他聽覺行為與視覺呈現(xiàn)的內(nèi)容不一致”,那往往就是識破deepfake的關(guān)鍵。

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但是真正要去識破deepfake并沒有那么容易,尤其是在你不特別去注意的情況下。根據(jù)卡內(nèi)基梅隆大學研究人員最近的一份報告,旨在檢測被篡改的視頻的人工智能的準確率可能在30%到97%之間,人類有辦法檢測出假視頻,特別是一旦他們被訓練成能夠觀察到某些視覺故障,如影子不正常或皮膚紋理有問題等。

deepfake用得怎么樣,還得看人

deepfake用得好不好,到底是不是用在了“刀刃”上,還得看人。

2021年,前披頭士成員Paul McCartney就利用deepfake技術(shù)讓自己“重返青春”。在與Beck合作的MV中,觀眾看到的是一個年輕的、靈活的、歲月沒有在他身上留下任何痕跡的McCartney。

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上個月馬斯克也被deepfake了一把。

在TED主席“克里斯·安德森”采訪馬斯克的這段視頻中,馬斯克表示,一個名為BitVex的加密貨幣交易平臺是他自己創(chuàng)建的,并承諾在三個月內(nèi),任何加密貨幣存款每天都有30%的回報率。

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deepfake也有做好事的時候。

最近,在荷蘭一項重啟調(diào)查的案件中,為了找到13歲的Sedar Soares和朋友們一起扔雪球時被槍殺的真相,在Sedar Soares家人的允許下,警方利用deepfake制作了一個Sedar Soares的視頻,以此向公眾征集線索,尋找目擊證人。在這一分鐘長的視頻中出現(xiàn)了Soares的生活圖像,他向攝像機打招呼并撿起一個足球。就在視頻發(fā)布的第二天,荷蘭鹿特丹警方發(fā)言人Lillian van Duijvenbode說: “我們已經(jīng)收到了數(shù)十條線索,這一事實非常積極?!?/p>

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還是那句話,技術(shù)的價值取向取決于使用該技術(shù)的人。

鍛煉自己的deepfake識別能力

作為一種AI深度學習工具,deepfake能夠?qū)⒁粡垐D片中人的臉換到其他人的圖片上的技術(shù),從而創(chuàng)建一個非常逼真的“假”視頻或圖片,“換臉”因此得名。

研究人員使用自動編碼器神經(jīng)結(jié)構(gòu),使這一想法成為現(xiàn)實。基本思路非常簡單:對于每張臉都訓練一套編碼器和相應的解碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。編碼時,使用的是第一個人的圖片。而解碼時,卻是使用第二個人解碼器。

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為了幫助人們更好地識破deepfake騙局,研究人員也從Kaggle公開比賽中托管的100,000個deepfake視頻和19,154個真視頻中,訓練了一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測deepfake。

總的來說,沒有完全絕對的方法來幫助識別,但在deepfake中有幾個點是值得注意的:

  • 注意臉部:高端的DeepFake操縱幾乎都是基于面部的;
  • 注意臉頰和額頭:皮膚是否顯得太光滑或太有皺紋?皮膚老化程度是否與頭發(fā)和眼睛老化程度一致?deepfake在某些方面往往是不協(xié)調(diào)的;
  • 注意眼睛和眉毛:陰影的位置是否正確?deepfake通常無法完全正確地復制出自然物理學的場景;
  • 注意眼鏡:是否存在任何眩光?是否存在太多眩光?當人移動時,眩光的角度是否改變?再一次,DeepFakes常常不能完全代表照明的自然物理學;
  • 注意面部毛發(fā)或缺乏毛發(fā)的情況:面部毛發(fā)看起來是否真實?deepfake可能會添加或去除胡子、鬢角或胡須,但這樣的行為往往會帶來違和感;
  • 注意面部的痣:痣看起來真實嗎;
  • 注意眨眼:這個人的眨眼次數(shù)是否足夠或過多;
  • 注意嘴唇的大小和顏色:大小和顏色是否與此人面部的其他部分相匹配。

這八個問題都能幫助人們檢查并識別deepfake。

高質(zhì)量的deepfake并不容易辨別,但通過練習,人們可以建立起一種基于deepfake的真假的直覺,相信直覺,并加以適當?shù)妮o助驗證即可。

如果你還是不放心,也可以在這個網(wǎng)站上進行簡單的測驗:https://detectfakes.media.mit.edu/?

責任編輯:趙寧寧 來源: 大數(shù)據(jù)文摘
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