为什么AI Deepfakes会对面部生物特征认证构成威胁？

[bitheerani319]

这篇博文强调了人们对人工智能 Deepfakes 日益增长的担忧，以及它们破坏面部生物特征认证系统的可能性。人工智能 Deepfakes 可以制作高度逼真的视频和图像，从而对安全系统构成重大风险。

您将学到以下内容：

AI Deepfakes 如何绕过生物识别安全措施？
面部生物特征认证的应用
AI Deepfakes 威胁列表
减轻这些威胁所面临的挑战
Deepfakes 的应对措施和未来发展方向
目录 （隐藏）
AI Deepfakes 概述
面部生物识别技术如何发挥作用？
人工智能深度伪造威胁面部生物识别技术
检测并缓解 Deepfake 生物识别技术
对策及未来方向
结论
担心人工智能深度伪造的威胁日益增加？
安排通话
2023 年发生了一起令人震惊的事件，黑客利用人工 韩国电话号码表 智能生成的 Deepfakes 绕过了一家大型银行的面部识别安全系统。这导致了数百万美元的抢劫。

这一事件凸显了深度伪造技术的迅速崛起及其被滥用的可能性。

Deepfakes 利用人工智能制作超逼真的假图像和视频，越来越难以发现。随着这些伪造行为的不断推进，它们对旨在保障我们安全的系统（如面部生物识别身份验证）构成了令人震惊的威胁。

加入我们，探索 AI Deepfakes 如何降低面部识别技术的可靠性，关注主要的 Deepfake 生物识别威胁，以及它们如何对数字安全的未来产生不利影响。

AI Deepfakes概述
AI Deepfakes 被定义为使用先进的机器学习技术生成的高度逼真但人工创造的媒体。

它们是使用生成对抗网络 (GAN) 生成的，该网络让两个神经网络相互对抗，以创建模仿真实人物的令人信服的虚假图像、视频或音频。

AI Deepfakes 概述

让我们来看看用于传播 Deepfake 生物识别威胁的不同类型的 Deepfake：

1. 视频伪造：这涉及操纵视频内容以改变人的外表、表情或动作。
2. 音频伪造：使用人工智能，音频伪造可以模仿某人的声音，制造虚假的演讲或对话。
3. 基于图像的伪造：这些伪造是静态图像，其中面部特征被改变或替换为另一个人的肖像。面部伪造尤其令人担忧，因为它们可用于绕过面部生物识别系统。

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AI Deepfakes 如何发挥作用？
Deepfakes 的创作始于收集目标人物/个人的大量数据，例如图像或视频片段。这些数据被输入 GAN，其中一个网络生成虚假内容，而另一个网络评估其真实性。

通过反复迭代，系统不断改进伪造视频，直到伪造视频与真实视频几乎无法区分。通过这种复杂的过程，可以制作出可以欺骗训练有素的观察者的 Deepfakes。

面部生物特征认证如何运作？
面部识别系统会捕捉个人面部的图像或视频，并将其转换为数字格式。然后，系统通过特征提取提取独特的特征，包括两眼之间的距离、颧骨的轮廓和下颌线的形状。

然后将这些特征转换成数学表示或面部特征，并使用复杂的匹配算法与系统数据库中存储的模板进行匹配。

如果捕获的签名与模板一致，系统将授予访问权限或确认身份。