您的位置:澳门皇冠金沙网站-澳门金莎娱乐手机版 > 澳门皇冠金沙网站 > 对抗网络专项论题文献集,GAN是生机勃勃种转移

对抗网络专项论题文献集,GAN是生机勃勃种转移

2019-11-25 14:41
AI学会造假,我们该如何应对

图片 1

对抗网络专题文献集

奥巴马会和特朗普说一样的话,信不信?有视频为证。在一个对比视频中,二人不仅话语一致,连话语节奏甚至面部肌肉的动作都是一致的,但谈吐风格却能保持各自特点。

■ 生成对抗网络修改图像的常见模式

第一篇论文

“这是一种被称为GAN的新兴技术。”日前,香山会议召开以“信息隐藏与人工智能”为主题的学术讨论会,北京电子技术应用研究所副研究员李鹏超介绍,GAN是一种生成模型,通过将两个神经网络的对抗作为训练准则,可以自动生成图像,包括自动篡改图像。实际上早在2015年,GAN就被用于制作教皇表演“抽桌布”戏法的假视频,由于过于逼真,很快就火遍网络。

图片 2

[生成对抗网](关于它的第一篇文章)

据统计,大量的合成信息占据了互联网,如合成声音、生成图像、AI合成不存在的人像等,约占网络信息的30%。“眼见为实”很可能已经靠不住了。

■ 叙利亚政府军军火库被摧毁前后对比

[纸张]:HTTPS://arxiv.org/abs/1406.2661

机器人水军已经很成规模

“藏不如骗”,卫星拍照盛行的当下,饱受“过度透明”困扰的各国军方努力寻找隐真示假的新途径。现在,美国军方就被一种“照片换脸术”迷住了,这就是基于人工智能的深度伪造技术——生成对抗网络,它能让笃信“眼见为实”的情报人员感到“什么都不敢相信了”。

[代码]:HTTPS://github.com/goodfeli/adversarial

人们判断真假,经常会说“真的自然”。而人工智能造假,将在尽可能“自然”的前提下,完成自动生成。

“假币贩子”与“警察”

未分类

“淘宝上的机器人水军已经很成规模了。”浙江大学管理学院教授孔祥维举例道,例如商品评价已经由机器自动生成,不再需要雇人“灌水”。

GAN包括生成模型与判别模型两块,分别负责生成样本和判别样本,通过二者零和博弈,在对抗中实现学习,提高精度。这一智能提高过程可通过一个例子解释:生成模型类似假币贩子,生成假币后让警察检验,若被识破,则回去重新研究,改进技术,生产出更逼真的假币。通过不断反复,假币贩子的造假技术得到改进,而警察判别水平也不断提升。

[使用对角网络的拉普拉斯金字塔的深度生成图像模型]

“自动生成带来的危机是规模性、密集度的大幅增加。”孔祥维说。以淘宝评价为例,如果虚假评价如潮水般涌入,它甚至不需要做到真假难辨,就能将真实评价淹没。

在识别、发现目标和从虚构图像中判别真实图像方面,GAN已初露锋芒。过去,找出卫星图像上某些目标具体是什么,分析师要先掌握大量卫星图像做参考,无论识别速度还是精度都无法和GAN媲美。美国密苏里大学运用GAN技术,在亚洲某大国一块面积5万多平方英里的卫星图像上识别出90个地空导弹阵地,用时仅45分钟,这一任务若安排人工,至少需要60小时。

[纸张]

在社会事件的舆论方面,“机器人水军如果操纵舆论,将使国家安全置于风险之中。”孔祥维说。

那么,GAN要是“逆向运用”——深度伪造和篡改图像,又会怎样呢?专家注意到,人工智能判别图像,通常基于特定目标的固定特征,如“图像中出现猫的特定元素,就识别为一只猫”。GAN则可将这一算法反推:要让目标被识别为一只猫,就使其出现猫的特定元素。依托深度学习掌握的相关元素及其内在联系,GAN能为照片构建或生成出这些元素。设想一下,若有人蓄意篡改谷歌地图,多年后,无人驾驶车辆上路,后果会怎样?不可想象!

[代码]

除了自动生成之外,GAN的开源性也带来巨大的隐患。开源代码,意味着谁都可以用,代码一经开源将“变幻无穷”。相关研究人员表示:“这就意味着对这一代码的研究必须比对手更透彻,才能以不变应万变。”

“污染信息源头”

(具有深卷积生成对抗网络的无监督表示学习)(Gan与卷积网络)(ICLR)

防造假需嵌入抗编辑水印

面对GAN,美军既激动又紧张。随着民间依赖公开来源卫星图像去了解地形地貌,只需利用GAN对图像进行不易察觉的细微修改,然后公开,就能引起不小的麻烦。

[纸张]

抖音等微视频APP的普及,使得视频的发布非常频繁。有没有办法让公众的自拍不像前文提到的视频一样被篡改?清华大学计算机科学与技术系副教授王道顺表示,非法用户除了借助视频编辑工具复制后再修改,甚至未经授权转拍视频内容。这些操作都是为了得到可以任意修改的“白板”,“我们正在探索基于深度学习的抗编辑视频水印技术。”王道顺说。

美国国家地理空间情报局首席信息官托德·迈尔斯指出,不仅是美军,潜在对手也意识到GAN的价值,用“污染信息源头”来保守秘密。例如,用GAN处理过的卫星图像,让对方人工智能判读系统发现某条河流渡口有桥,而军队据此制定战术计划,可结果部队到达后才发现那里根本没有桥,从而贻误战机。

[代码]

这就要求水印在视频中是隐藏着的,而且不能够被编辑,人工智能的深度学习技术被用来嵌入这些“入木三分”的水印。王道顺表示,他的团队希望能够完成嵌入和检测两方面的技术输出。

迈尔斯强调,与社交网络上用“换脸术”伪造名人言行的视频不同,卫星图像“换脸”的军事效果更厉害。“换脸”视频涉及元素多,综合运用声纹、脉搏、呼吸、眨眼等生物指标鉴别,识破的难度并不大,可卫星图像却是平面的,缺乏多样化鉴别元素,只需在图像中混入少量经专业人士蓄意篡改的数据,便可有效干扰人工智能识别系统,起到以假乱真的作用。迈尔斯称,军事和情报部门并非不能解决问题,但需要对卫星图像进行多次重复收集,并辅以其他相关佐证,不但需要技术支撑,还相当费时费钱。

[对抗自动编码器]

网络对抗进化为智能化平台间的对抗

总之,GAN在军事上极具潜在价值。当被问及美国能否有效克服开源情报领域的“造假”时,中央情报局数字处长安德鲁·霍尔曼坦言,“我们才刚刚意识到这一问题的严重性”。 梁君 孙文静

[纸张]

GAN的魔力在于两个神经网络之间的竞争,通过让两个神经网络对抗,人工智能深度学习从识别事物升级到有能力创造事物。

[代码]

技术都有两面性,人工智能的“造假术”也可被加以利用。信息隐藏技术可以借用人工智能技术和思路,例如利用神经网络的对抗生成隐藏信息,获得人工智能相关技术与生俱来的自适应、海量等特点。相关专家表示,深度学习在许多模式识别领域取得了巨大的成功,给信息隐写和隐写分析带来新的方法和挑战。

[基于深度网络生成具有感知相似性度量的图像]

对于信息隐藏的基础研究者来说,因为“思路不同”,传统的分析手段难以发现的隐藏信息很可能在人工智能的深度学习模式下被轻易破解。香山会议就新课题的紧迫性进行了讨论,专家认为:人工智能的发展使得网络对抗从人与人的对抗进化为智能化、自动化的平台间对抗,作为数据保护和隐蔽通信中的关键技术,信息隐藏技术必须有所改变。

[纸张]

[生成具有复发性对抗网络的图像]

[纸张]

[代码]

[自然图像歧管的生成视觉操作]

[纸张]

[代码]

[生成对象文本到图像合成]

[纸张]

[代码]

[代码]

[学习什么和在哪里画]

[纸张]

[代码]

[草图检索对抗培训]

[纸张]

[使用风格和结构对抗网络的生成图像建模]

[纸张]

[代码]

[生成对抗网络作为能量模型的变化训练](ICLR 2017)

[纸张]

[半监督文本分类对抗培训方法](Ian Goodfellow Paper)

[纸张]

[注意]

[通过对抗训练从模拟和无监督的图像学习](苹果论文)

[纸张]

[代码]

[通过深层发电机网络合成神经网络神经元的首选输入]

[纸张]

[代码]

[SalGAN:Visual Saliency Prediction with Generative Adversarial Networks]

[纸张]

[代码]

[对抗特征学习]

[纸张]

[使用循环一致性对抗网络的无图像到图像转换]

[纸张]

[代码]

合奏

[AdaGAN:Boosting Generative Models](Google Brain)

[纸张]

聚类

[使用生成对抗训练和聚类的无监督学习](ICLR)

[纸张]

[代码]

[无监督和半监督学习与分类生成对抗网络](ICLR)

[纸张]

图像修复

[感知和语境损失的语义图像修复]

[纸张]

[代码]

[上下文编码器:通过修复进行功能学习]

[纸张]

[代码]

[上下文有条件生成对抗网络的半监督学习]

本文由澳门皇冠金沙网站-澳门金莎娱乐手机版发布于澳门皇冠金沙网站,转载请注明出处:对抗网络专项论题文献集,GAN是生机勃勃种转移

关键词: