面对深度伪造视频我们可以做什么

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面对深度伪造视频我们可以做什么

在人工智能时代，科技的飞速发展不仅带来了便捷与高效

的生活方式，也催生了一系列令人担忧的新问题。其中，深度

伪造（Deepfake）技术的崛起，无疑是近年来最为引人注目

的科技伦理挑战之一。深度伪造技术，简而言之，是一种利用

人工智能技术，将一个人的脸部特征无缝地“移植”到另一个

人的脸部视频中的技术。这种技术能够创造出极为逼真的虚拟

影像，使得观众难以分辨其真伪。

起初，深度伪造技术被用于娱乐和创意领域，但如今却逐

渐暴露出潜在的风险和危害。在娱乐产业上，深度伪造技术可

能涉及肖像权的侵犯；而在政治领域，恶意使用者可能利用深

度伪造视频来制造政治谣言，损害公众人物的声誉；在国防安

全方面，这项技术可能被用于伪造军事情报，混淆视听，对国

家安全构成严重威胁。那么，对于深度伪造视频，我们可以做

些什么？

主动干扰：为人脸加上看不见的保护

主动干扰技术是指在内容发布前，给所发布的内容添加保

护性的对抗攻击噪声，使恶意伪造方无法成功利用受保护的人

脸内容进行伪造。

具体来说，人脸深度伪造可分为预处理过程和生成过程，

预处理过程旨在检测发布内容中的人脸区域并提取人脸关键点，

为后续生成过程提供人脸结构信息；生成过程则将预处理的人

脸内容作为深度伪造模型的输入，实现目标伪造。干扰其中任

意一个过程都会导致最终的伪造失败，这为深度伪造主动防御

提供了思路。因此，研究者们会给人脸内容添加人眼难以察觉

的噪声，经过设计与优化，这些噪声会干扰人脸深度伪造的预

处理或生成过程，例如，使人脸关键点无法被正确提取，从而

使最终的人脸伪造结果呈现出被破坏的形态，使目标伪造失效。

值得注意的是，在干扰过程中，所引入的对抗攻击噪声应

具有隐蔽性、通用性和鲁棒性。隐蔽性是指噪声的引入对原人

脸内容的视觉质量影响较小，这种影响主要受噪声的强度和分

布位置所决定。通用性是指噪声的干扰效果对不同的深度伪造

方法均生效。在实际应用场景中，由于主动干扰所应对的深度

伪造方法通常是未知的，因此通用性是主动干扰技术落地应用

的保障。鲁棒性是指噪声即便在传输过程中失真或变换，其干

扰性能仍然不会失效。例如，常见的高斯噪声、高斯模糊等，

保证了主动干扰技术在媒体传播环境下的稳定性。作为一种

“事前防御”手段，主动干扰技术能够从源头上实现对人脸内

容的保护。因此，研究兼具隐蔽性、通用性和鲁棒性的主动干

扰技术，对于维护网络内容安全、保护人脸隐私权等具有至关

重要的作用。

主动取证：水印技术助力深度伪造检测与溯源

除了主动干扰技术外，主动取证技术也是另一种对抗深度

伪造攻击的重要策略。这种方法通过在图像或视频素材中嵌入

可追溯的保护信息，实现对伪造内容的溯源与认证，形成一种

“事后问责”的技术手段。这不仅提升了伪造内容检测的能力，

也为遏制潜在的滥用提供了保障。

目前，主动取证技术主要依赖隐写技术和水印嵌入技术。

在生成伪造内容的过程中，嵌入的信息能够随素材的传播被保

留，并在检测时提供溯源依据。例如，通过嵌入特殊标记，可

以有效标记深度伪造模型生成的内容，并在事后追踪到使用了

相关模型的恶意伪造者。与主动干扰研究类似，主动取证任务

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摘要：

面对深度伪造视频我们可以做什么在人工智能时代，科技的飞速发展不仅带来了便捷与高效的生活方式，也催生了一系列令人担忧的新问题。其中，深度伪造（Deepfake）技术的崛起，无疑是近年来最为引人注目的科技伦理挑战之一。深度伪造技术，简而言之，是一种利用人工智能技术，将一个人的脸部特征无缝地“移植”到另一个人的脸部视频中的技术。这种技术能够创造出极为逼真的虚拟影像，使得观众难以分辨其真伪。起初，深度伪造技术被用于娱乐和创意领域，但如今却逐渐暴露出潜在的风险和危害。在娱乐产业上，深度伪造技术可能涉及肖像权的侵犯；而在政治领域，恶意使用者可能利用深度伪造视频来制造政治谣言，损害公众人物的声誉；在国防安全...

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