研究人员发现可利用频率分析识别深度计算机伪造图像
日前,德国研究人员通过利用离散余弦变换将图像转换到频域内,发现了一种能够识别深度伪造图像的方法。
来自波鸿鲁尔大学和Casa的研究小组从一个叫做whichfaceisreal(哪张脸是真实的)的网站中获取这项研究所需的资源,这个网站上的伪造人脸都是基于生成式对抗网络(GANs)创造。在GANs中,两个算法共同工作,一个算法根据一些初始数据随机生成图像,另一个算法在对生成图像进行识别及评估后,如果认为这张图像是假的,就会把它再发送回给第一个算法进行修正。
研究人员表示:“迄今为止,所有深度伪造图片的分析都需要利用复杂的统计学方法。而波鸿小组则选择了另一条思路。我们利用离散余弦变换将图像转换到频域内。因此,生成的图像会以大量不同余弦函数的总和表现出来。”
小组人员将转换结果分为低频图像区域和高频图像区域。他们发现,真实图像主要由低频函数组成,而由GANs生成的人造图片则处于高频范围内。
系统安全研究人员Joel Frank说道:“我们的实验表明,这些人工制品不仅出现在GANs生成的图像中,它们是所有深度学习算法中的一个结构性问题。因此,频率分析会是一种自动识别计算机生成图像的有效方法。”
该团队在于15日举行的2020国际机器学习大会(ICML)上展示了他们的研究成果。这篇题为“利用频率分析进行深度假图像识别”(Leveraging frequency analysis for deep fake image recognition)的论文也已在网上发表。
“此外,”波鸿大学表示,“小组人员已经将他们的代码免费放到网上,以便其他团队可以复制他们的研究结果。”

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