深度合成技術與電子信息數據安全初探范文

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摘要：隨著電子信息化科學技術的高速發展，電子信息數據也快速融進社會建設中的各行各業，帶動其他領域的高速發展，各領域在感受電子信息數據帶來的便利、效率的時候，同時也做好電子信息數據安全隱患帶來風險防范措施。本文通過對電子信息數據中深度合成技術電子信息數據的相關特點與其安全風險進行研究分析，然后針對安全風險提出合理化的建議，提高安全防范性。

關鍵詞：電子信息；數據；安全

1前言

深度合成技術是指通過人工智能算法實現語音、圖像、音頻、視頻、人臉等內容的合成與自動生成。如人臉合成技術，就是創造出一張并不存在的人臉；人臉再現技術可以操作目標人員的臉部表情，并可以讓其說出他們從未說過的話。現階段中深度合成技術主要集中在電影后期制作、合成人臉和合成虛擬形象用于在線營銷、社交產品中的人臉融合、AI虛擬主播、電商平臺上的“數字試穿”、合成聲音用于失聲患者發聲，以及數字虛擬人等。深度合成技術特點是：（1）在高端的高質量高仿真階段需要大量的專業技術人員和專業工具參與；（2）高度仿真能力的深度合成技術已經廣泛應用在影視、娛樂、教育、醫療、社交、電商、內容營銷、藝術創作、科研等諸多領域中；（3）隨著深度合成技術工具的不斷發展，深度合成內容的應用規模和使用范圍也變得更大，內容的說服力也更強。深度合成的文本、圖片、音頻、視頻的信息主要傳播渠道包括微博/微信/QQ/抖音/小紅書/新聞網站/論壇/社交網站/社交APP/網絡游戲等。深度學習的人工智能技術已經開始慢慢改變著這個世界，并融進了人們的日常生活中。通過深度合成技術中的AI技術，成功將老電影《上甘嶺》重新披上色彩，并達到了2K的清晰度。隨著深度合成技術的不斷發展，其應用前景還會更加廣泛，通過相關技術的配合研究開發，讓AR/VR虛擬場景更加具有真實感。

2電子信息數據風險分析

2.1深度合成技術信息數據安全性分析

深度合成技術所產生的電子信息數據也會存在著巨大的風險，比如眼見不一定為實。現在的電子通信技術越來越便利，移動支付、視頻通訊以及人臉識別已經全面融進人們的生活中，而深度合成技術的出現，上述電子通信技術產生的信息數據就會受到巨大的影響和對其安全性產生嚴重的后果。例如通過利用機器學習算法與面部映射軟件相結合，就可以偽造出一個人的聲音、面孔以及身體等身份信息，就可以通過這些身份電子信息數據進行盜取他人的資料或財物等。隨著技術的不斷發展，普通大眾都可以通過這些深度合成技術軟件進行一鍵制造出自己想要的人臉或者視頻。偽造人臉和視頻的泛濫，還會帶來一個更加嚴重的后果，那就是對信息的真實性形成了嚴峻的挑戰。在攝影技術、視頻技術以及射線掃描技術出現以后，視覺文本的客觀性就在法律、新聞以及其他社會領域中慢慢建立起來，成為真相的存在，或者是構建真相的最有力的證據存在。在這個意義上，視覺客觀性產自一種特定的專業權威體制。然而，深度造假的技術優勢和游獵特征，使得這一專業權威體制遭遇前所未有的挑戰。借助這一體制生產的視覺文本，深度造假者替換了不同乃至相反的文本內容和意涵，造成了文本的自我顛覆，也就從根本上顛覆了這一客觀性或者真相的生產體制。

2.2深度合成技術信息數據鑒別技術分析

現階段對深度合成內容鑒別工作難度加大。由于對鑒別深度合成技術的屬于剛剛起步階段，針對特定的深度合成技術的方式方法還沒有通用的鑒別方案或方法。因深度合成技術不斷升級更新，所以在AI鑒定方式中，其監測工具也需要隨時進行更新迭代，才能滿足要求。

2.3深度合成技術對信息數據安全的真實性危害

由于深度合成技術大量濫用，并在社交媒體、新聞等平臺造成傳播虛假信息的現象。當然現階段不管是國內還是國外，社交媒體平臺上涉及政治和政治人物的深度合成視頻都是很少見的，所以暫時利用深度合成技術造成的虛假信息也很少。不過鑒于此前在國內外出現的關于的美國前總統奧巴馬、俄羅斯總統普京等政治人物的深度合成視頻，就說明深度合成技術已經需要相關部門嚴厲監管的地步了。本文通過對擁有深度合成技術，并將其運用在手機APP軟件或互聯網上37家企業進行調研發現，只有5家企業具有備案信息。其調研部分情況如表1所示。表1所呈現的數據表明，國內在對深度合成技術信息數據上的安全監控力度還是欠缺，導致其民眾在對這些深度合成技術的使用方面是可以隨意合成，并上傳或者傳播，造成視頻信息真實性的挑戰。

3電子信息數據安全防范措施

3.1利用技術的安全防范措施

互聯網行業內的主流網絡平臺已經著手采取自律措施應對深度合成技術的潛在濫用。在國外谷歌、Facebook等主流科技公司已經采取相關的安全防范措施，積極開發甄別AI合成內容、對抗深度合成技術濫用的方法和工具，如谷歌開發的“RealityDefender”工具，可掃描用戶瀏覽的圖像、視頻或其他數字媒介，標記并報告可疑的偽造內容，檢測經竄改的人工合成內容；在此基礎上降低合成內容的權重，讓算法不再為用戶推薦被認定為深度合成并可能造成負面影響的內容。利用平臺優勢，這些科技公司已經在積極構建深度合成數據集，并開放給研究人員免費使用，以此來促進檢測技術的研究與開發。同時，各平臺之間還攜手開展深度合成檢測挑戰賽，為檢測技術的開發提供資金和深度合成數據集，以促進更多檢測識別技術的開發。在技術賽道之外，平臺也在培訓專門的合成內容審查人員，主要目的是增加審核的準確性，特別是在深度合成與戲仿諷刺的界限還難以把握的情況下，需要人工審核的參與，確保內容符合平臺的政策要求。在國內，騰訊信息安全團隊自主研發的GFN網絡算法鑒別AI換臉，及騰訊優圖實驗室研發的人臉合成檢測技術，對相關深度合成內容的檢測都達到了很高的準確率。騰訊優圖實驗室也在構建人臉合成檢測平臺——“FaceIn人臉防偽”，并在騰訊云上發布“換臉甄別ATDF”產品，支持對多種換臉方法進行檢測，達到了很高的準確率。不斷對深度合成技術的鑒別技術的提升。隨著深度合成技術的進化，相應的鑒別技術也要同步發展，并能夠迅速鑒別并進行可靠標記AI合成內容，從而在傳播媒介上阻斷負面的虛假內容的擴散和蔓延。溯源技術，深度合成技術的監測與反監測逐漸演變成一場貓捉老鼠的技術競賽，深度合成技術正在快速更新以逃避監測工具的識別。因此，還需要從內容源頭上區分真實內容與合成內容，確認內容的來源，包括制作者、制作地點、制作設備，傳播途徑等。當然，可以利用最新的區塊鏈不可篡改性來確保數據的完整性。培訓專門的內容審查人員。加強對視屏、圖像、音頻內容的真實性審核。建立審查隊伍，對合成內容的審核。

3.2利用法律法規對信息數據進行監管

針對利用網絡技術進行的犯罪事件頻頻發生，我國利用立法手段進行對其有效的監控和管理，在2020年1月1日起施行的《網絡音視頻信息服務管理規定》要求對非真實的音視頻信息進行標識，表明需要結合技術進行一定的治理，充分發揮掌握技術的平臺企業的主觀能動性，實現共建、共治、共享的治理理念。在2021年1月1日施行的《民法典》中，就明確規定了禁止任何組織或個人利用信息技術手段偽造等方式侵害他人的肖像權，回應了技術發展背景下應對肖像權進行更為嚴密保護的需求。通過法律的手段促使深度合成技術所產生的電子信息數據朝著安全、健康、有序的方向發展，真正做到服務于人民，推動社會的和諧健康發展。

4結束語

綜合上面的安全防范措施所述，電子信息數據在給社會高速發展的同時，也暴露出其有形或者無形的安全隱患問題，若這些安全漏洞被不法分子發現，就會造成巨大的影響和經濟損失。所以需要通過國家立法嚴厲打擊電子信息數據犯罪問題，同時做好安全防范措施工作，促使電子信息數據的健康有序發展，才能有利于社會文明的高速發展。

作者：王劭方 單位：國家計算機網絡應急技術處理協調中心