重庆苹果维修费_Facebook研究新算法：遏制deepfake换脸行为并追踪其来源

尽管Deepfakes目前在Facebook上并不十分突出，重庆苹果维修费但是这个社交网络巨头正在加大对该技术的研究力度，以防止潜在的未来威胁。Facebook通过与密歇根州立大学(MSU)多位学者的合作，创造了一种反向设计深度假象的方法：分析人工智能产生的图像，从而揭示其机器学习模型的识别特征。

这项工作非常有用，因为它可以帮助Facebook跟踪在各种社交网络上传播Deepfakes的坏分子。这些内容可能包括错误的信息，但也包括未经同意的色情内容——这是Deepfakes技术的常见应用。现在这项工作还处于研究阶段，还没有准备好部署。

目前，重庆苹果维修费该领域的研究已经能够确认哪些是人工合成的脸，哪些是真实的脸。然而，密歇根州立大学VishalAsnani领导的团队进一步推进了这项研究，确定了未知模型的结构特征。这些特征被称为超参数(hyperparameters)，每个机器学习模型都必须像发动机零件一样进行调整。总的来说，它们在完成的图像上留下独特的指纹，然后可以用来识别来源。

Facebook研究负责人塔尔·哈斯纳告诉TheVerge，识别未知模型的特点非常重要，因为Deepfakes软件非常容易定制。如果调查人员试图跟踪他们的活动，不良行为者可能会掩盖他们的痕迹。

Hassner说:让我们假设一个不良行为者正在生成许多不同的Deepfakes，并在不同的平台上上传到不同的用户。如果这是一个以前从未见过的新的人工智能模型，那么我们过去就无法判断。现在我们可以说‘看，这里上传的图片，那里上传的图片都来自同一个模型’。如果我们能找到[用于生成内容的]笔记本电脑或电脑，我们就能说‘这是罪魁祸首’。

哈斯纳将这项工作与法医技术相比较，重庆苹果维修费也就是说，通过寻找生成的图像中的模式，确定哪种类型的相机被用来拍照。他说:然而，并不是每个人都能创建自己的相机。任何有合理经验和标准电脑的人都可以炮制自己的模型，生成Deepfakes。