美国总统竞

为了证明这一方式可以扩展到新的模型，研究人员从深度人脸提取数据集CelebDF中随机选择了1000个假视频，结果显示这一方式在CelebDF上达到了93.69%的假视频检测准确率和92.17%的生成模型检测准确率，也就表明利用生物信息检测假视频的模型具有泛化性。

▲从CelebDF随机采样测试成果

此外，最近来自阿里巴巴、九州大学、南洋理工大学和天津大学的AI研究人员也推出了一种通过视觉PPG（光电容积描记技术）识别人心跳的Deepfhythm检测模型。

这个研究团队发现，真假视频中人的心跳是不同的，将心跳视觉化，也可以直接暴露出经过DeepFake加工的视频。

除了学术圈推出的反DeepFake模型，微软也推出了两个DeepFake监测工具，以避免美国大选遭受虚假信息威胁。

微软新推出的两项技术分别为：视频认证器（Video Authenticator）以及另一项从信息源头杜绝伪造的技术。

视频认证器可以将视频播放中的每个帧与原图进行实时对比，并给出数据分析，监测出人眼几乎无法察觉的细微褪色、灰度元素等混合边界。

▲微软的视频认证器

目前这项技术已经与一家位于旧金山的AI基金会合作，通过这种合作形式，视频认证器可供参与民主进程的组织广泛使用。

微软推出的另一项技术支持从信息源头杜绝伪造，这项技术包括一个内置于Microsoft Azure中的工具以及一个阅读器，通过匹配具有唯一性的哈希值，以让人们准确知晓看到的内容是否真实。

3、 法律政策保护才是最后一道防线

技术的加持毕竟无法覆盖全部的人脸识别场景，法律和政策保护才是防止人脸识别隐私泄露的最后一道防线。目前国内外已经有一些举措来应对人脸识别滥用的现象。

今年中国信通院发布了《2020年人脸识别技术在App应用中的隐私安全报告》，提出了以下4条人脸识别App的个人信息保护建议：

（1） 加快人脸识别相关法律法规研制进程

（2） 加快构建人脸识别技术应用监管体系

（3） 加快推进人脸识别技术的安全系列标准研制

（4） 鼓励行业协会或社会组织开展行业自律

2019年5月，美国旧金山对人脸识别技术发出了禁令，禁止该技术在政府机关和执法机关中使用，从而成为全球首个对人脸识别技术发出禁令的城市。

欧盟委员会的高级官员也曾透露，他们正计划一项关于人脸识别数据使用的立法。

那么我国法律和政策对人脸识别又是怎么规定的呢？

虽然我国尚且没有完全针对“人脸识别”的法条，但是我国《民法典》的第一千零三十四条则明确表示自然人的个人信息受法律保护，该法条内容包括：

“个人信息是以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息，包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。个人信息中的私密信息，适用有关隐私权的规定；没有规定的，适用有关个人信息保护的规定。”

人脸识别属生物识别信息中的一种，因此也明确受到法律保护。

此外我国的《网络安全法》第四十四条也表示：“任何个人和组织不得窃取或者以其他非法方式获取个人信息，不得非法出售或非法向他人提供个人信息。”

面对疫情中人脸识别滥用，隐私安全问题泛滥的状况，加拿大、波兰、澳大利亚等也都在一定程度上实行了面部识别禁令。即使禁令的做法相对片面和极端，但是对隐私维护方面起到了一定作用。

人脸信息的特殊性使之被泄露后无法救济，因此也需要更加严格的保护。无论技术如何发展，建议如何提倡，政策和法规永远是防止人脸识别被滥用的最坚实的防线。

结语：防守眼光要比恶意攻破更长远

人脸识别技术为我们生活带来便捷的同时，也同样带来了隐私泄露的缺口。随着技术的不断进步，人脸信息获取的“攻防战役”也愈演愈烈。

“攻击”方通过人脸信息获取隐私、滥用人脸，“防御“方通过对人脸识别破坏软件的拆解和防范，维护人脸隐私。

人脸识别的“攻防”两面就像是“矛”与“盾”，二者势均力敌，想要在用好人脸的基础上防住人脸信息滥用，就需要“防范”方面的眼光更加超前且长远。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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