2019年AI的欺骗艺术-人工智能图像攻击.pdf

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1、人工智能技术应用：深度学习、计算机视觉、语音机器人、自然语言处理、推荐引擎等等对抗神经网络对抗性攻击虚拟世界AI换脸所谓AI换脸术，是基于人工智能的人体图像合成技术，生成的假脸（DeepFake）。这个技术是怎么做到的？它给人们的生活会带来哪些利与弊？有何办法对其辨别？避免潜在风险？所谓AI换脸术，是基于人工智能的人体图像合成技术，生成的假脸（DeepFake）。侵犯肖像权、名誉权政治利用、负面舆论数字时代，欺骗无处不在完善法律，数字签名认证以上视频均来自外网一个编码器，两个解码器。在应用时，使用对应人物的解码器即可完成转换。数据尽可能涵盖更多的侧面、动作、光线场景 VR 创造虚拟现

2、实缸中之脑？庄周梦蝶？黑客帝国？风格转换？人脸表情转化？这些图像中的人在现实中不存在！这些图像中的物体在现实中不存在！对抗生成网络（GAN）:Generative Adversarial Networks 人工智能领域的左右互搏术生成器 Generator 鉴别器 Discriminator 何为对抗性攻击？通过设计有针对性的噪声，从而让机器学习模型做出误判，便被称为对抗性攻击。针对Inception-v3的对抗性攻击对抗性攻击的类型：根据对抗结果：定向攻击（指定图像猫-分类结果：狗）非定向攻击（图像猫-任何不是猫的结果）根据模型是否透明：白盒攻击（模型/样本已知）黑盒攻击（模型/样本未

3、知/甚至不可接触）灰盒攻击（得知部分结构/模型迁移）白盒攻击FGM/FGSM简介：(Fast Gradient Sign Method）使用对抗生成网络攻击人脸识别模型GAN(Generative Adversarial Networks)D(Detector):判别网络(被攻击的模型)G(Generator):生成网络(用来攻击D)相互博弈G训练完成后能直接生成对抗样本，不接触DGAN攻击的优势一种灰盒方式一旦训练形成G，即可快速/无接触的生成对抗样本可以通过对抗多种模型，产生易于迁移的样本在声音中加入微小噪声：speech can be embedded in music：纯音乐无内容：without the dataset the article is useless：okay google browse to AI换脸基于风格转换的虚拟图像对抗性攻击，神经网络的弱点THANK YOU谢谢观看

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