深度合成技术与电子信息数据安全初探范文

摘要：随着电子信息化科学技术的高速发展，电子信息数据也快速融进社会建设中的各行各业，带动其他领域的高速发展，各领域在感受电子信息数据带来的便利、效率的时候，同时也做好电子信息数据安全隐患带来风险防范措施。本文通过对电子信息数据中深度合成技术电子信息数据的相关特点与其安全风险进行研究分析，然后针对安全风险提出合理化的建议，提高安全防范性。

关键词：电子信息；数据；安全

1前言

深度合成技术是指通过人工智能算法实现语音、图像、音频、视频、人脸等内容的合成与自动生成。如人脸合成技术，就是创造出一张并不存在的人脸；人脸再现技术可以操作目标人员的脸部表情，并可以让其说出他们从未说过的话。现阶段中深度合成技术主要集中在电影后期制作、合成人脸和合成虚拟形象用于在线营销、社交产品中的人脸融合、AI虚拟主播、电商平台上的“数字试穿”、合成声音用于失声患者发声，以及数字虚拟人等。深度合成技术特点是：（1）在高端的高质量高仿真阶段需要大量的专业技术人员和专业工具参与；（2）高度仿真能力的深度合成技术已经广泛应用在影视、娱乐、教育、医疗、社交、电商、内容营销、艺术创作、科研等诸多领域中；（3）随着深度合成技术工具的不断发展，深度合成内容的应用规模和使用范围也变得更大，内容的说服力也更强。深度合成的文本、图片、音频、视频的信息主要传播渠道包括微博/微信/QQ/抖音/小红书/新闻网站/论坛/社交网站/社交APP/网络游戏等。深度学习的人工智能技术已经开始慢慢改变着这个世界，并融进了人们的日常生活中。通过深度合成技术中的AI技术，成功将老电影《上甘岭》重新披上色彩，并达到了2K的清晰度。随着深度合成技术的不断发展，其应用前景还会更加广泛，通过相关技术的配合研究开发，让AR/VR虚拟场景更加具有真实感。

2电子信息数据风险分析

2.1深度合成技术信息数据安全性分析

深度合成技术所产生的电子信息数据也会存在着巨大的风险，比如眼见不一定为实。现在的电子通信技术越来越便利，移动支付、视频通讯以及人脸识别已经全面融进人们的生活中，而深度合成技术的出现，上述电子通信技术产生的信息数据就会受到巨大的影响和对其安全性产生严重的后果。例如通过利用机器学习算法与面部映射软件相结合，就可以伪造出一个人的声音、面孔以及身体等身份信息，就可以通过这些身份电子信息数据进行盗取他人的资料或财物等。随着技术的不断发展，普通大众都可以通过这些深度合成技术软件进行一键制造出自己想要的人脸或者视频。伪造人脸和视频的泛滥，还会带来一个更加严重的后果，那就是对信息的真实性形成了严峻的挑战。在摄影技术、视频技术以及射线扫描技术出现以后，视觉文本的客观性就在法律、新闻以及其他社会领域中慢慢建立起来，成为真相的存在，或者是构建真相的最有力的证据存在。在这个意义上，视觉客观性产自一种特定的专业权威体制。然而，深度造假的技术优势和游猎特征，使得这一专业权威体制遭遇前所未有的挑战。借助这一体制生产的视觉文本，深度造假者替换了不同乃至相反的文本内容和意涵，造成了文本的自我颠覆，也就从根本上颠覆了这一客观性或者真相的生产体制。

2.2深度合成技术信息数据鉴别技术分析

现阶段对深度合成内容鉴别工作难度加大。由于对鉴别深度合成技术的属于刚刚起步阶段，针对特定的深度合成技术的方式方法还没有通用的鉴别方案或方法。因深度合成技术不断升级更新，所以在AI鉴定方式中，其监测工具也需要随时进行更新迭代，才能满足要求。

2.3深度合成技术对信息数据安全的真实性危害

由于深度合成技术大量滥用，并在社交媒体、新闻等平台造成传播虚假信息的现象。当然现阶段不管是国内还是国外，社交媒体平台上涉及政治和政治人物的深度合成视频都是很少见的，所以暂时利用深度合成技术造成的虚假信息也很少。不过鉴于此前在国内外出现的关于的美国前总统奥巴马、俄罗斯总统普京等政治人物的深度合成视频，就说明深度合成技术已经需要相关部门严厉监管的地步了。本文通过对拥有深度合成技术，并将其运用在手机APP软件或互联网上37家企业进行调研发现，只有5家企业具有备案信息。其调研部分情况如表1所示。表1所呈现的数据表明，国内在对深度合成技术信息数据上的安全监控力度还是欠缺，导致其民众在对这些深度合成技术的使用方面是可以随意合成，并上传或者传播，造成视频信息真实性的挑战。

3电子信息数据安全防范措施

3.1利用技术的安全防范措施

互联网行业内的主流网络平台已经着手采取自律措施应对深度合成技术的潜在滥用。在国外谷歌、Facebook等主流科技公司已经采取相关的安全防范措施，积极开发甄别AI合成内容、对抗深度合成技术滥用的方法和工具，如谷歌开发的“RealityDefender”工具，可扫描用户浏览的图像、视频或其他数字媒介，标记并报告可疑的伪造内容，检测经窜改的人工合成内容；在此基础上降低合成内容的权重，让算法不再为用户推荐被认定为深度合成并可能造成负面影响的内容。利用平台优势，这些科技公司已经在积极构建深度合成数据集，并开放给研究人员免费使用，以此来促进检测技术的研究与开发。同时，各平台之间还携手开展深度合成检测挑战赛，为检测技术的开发提供资金和深度合成数据集，以促进更多检测识别技术的开发。在技术赛道之外，平台也在培训专门的合成内容审查人员，主要目的是增加审核的准确性，特别是在深度合成与戏仿讽刺的界限还难以把握的情况下，需要人工审核的参与，确保内容符合平台的政策要求。在国内，腾讯信息安全团队自主研发的GFN网络算法鉴别AI换脸，及腾讯优图实验室研发的人脸合成检测技术，对相关深度合成内容的检测都达到了很高的准确率。腾讯优图实验室也在构建人脸合成检测平台——“FaceIn人脸防伪”，并在腾讯云上“换脸甄别ATDF”产品，支持对多种换脸方法进行检测，达到了很高的准确率。不断对深度合成技术的鉴别技术的提升。随着深度合成技术的进化，相应的鉴别技术也要同步发展，并能够迅速鉴别并进行可靠标记AI合成内容，从而在传播媒介上阻断负面的虚假内容的扩散和蔓延。溯源技术，深度合成技术的监测与反监测逐渐演变成一场猫捉老鼠的技术竞赛，深度合成技术正在快速更新以逃避监测工具的识别。因此，还需要从内容源头上区分真实内容与合成内容，确认内容的来源，包括制作者、制作地点、制作设备，传播途径等。当然，可以利用最新的区块链不可篡改性来确保数据的完整性。培训专门的内容审查人员。加强对视屏、图像、音频内容的真实性审核。建立审查队伍，对合成内容的审核。

3.2利用法律法规对信息数据进行监管

针对利用网络技术进行的犯罪事件频频发生，我国利用立法手段进行对其有效的监控和管理，在2020年1月1日起施行的《网络音视频信息服务管理规定》要求对非真实的音视频信息进行标识，表明需要结合技术进行一定的治理，充分发挥掌握技术的平台企业的主观能动性，实现共建、共治、共享的治理理念。在2021年1月1日施行的《民法典》中，就明确规定了禁止任何组织或个人利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权，回应了技术发展背景下应对肖像权进行更为严密保护的需求。通过法律的手段促使深度合成技术所产生的电子信息数据朝着安全、健康、有序的方向发展，真正做到服务于人民，推动社会的和谐健康发展。

4结束语

综合上面的安全防范措施所述，电子信息数据在给社会高速发展的同时，也暴露出其有形或者无形的安全隐患问题，若这些安全漏洞被不法分子发现，就会造成巨大的影响和经济损失。所以需要通过国家立法严厉打击电子信息数据犯罪问题，同时做好安全防范措施工作，促使电子信息数据的健康有序发展，才能有利于社会文明的高速发展。

作者：王劭方 单位：国家计算机网络应急技术处理协调中心