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如何分办Deepfake制造出来的假影像? 区块链可以帮忙追踪影像来源

确保美国警用随身摄影机拍摄的视讯能正确验证真实性非常重要。Axon

深度伪造(deepfake)技术运用特殊人工智能(AI)算法窜改视讯,效果非常逼真,已引起公众与政府极大疑虑,美国警用随身摄影机(body camera)的领导制造商Axon Enterprise Inc.4研究以区块链(blockchain)等新的资料追踪(data tracking)技术,验证警方录制的视讯真伪。

根据Cointelegraph报导,深度伪造能让有心人士轻易变造与合成视讯来破坏他人名誉,造成一般大众对任何视讯内容存在不信任感,特别是现在许多警察执法时都配备随身摄影机配合搜证,已促使立法者要求提供高科技解决方案,来验证视讯的真实性与确认未经变造,这对于影响重大的政治性与刑事司法案件极为重要。

区块链与AI已广泛应用于企业以改善内部程序与产品。为了获得预期的结果,AI能在严格的协定下持续自动分析大数据(big data),并有效率的让资料被适当分类与共享。区块链可确保处理这些资料的环境不受外部影响,且资料所有权与时间顺序不被窜改,能安全储存并分享给各个产业使用,这项特性能可补AI的不足并解决信任的问题。

Axiom的随身摄影机赋予录制的视讯1个独特的安全数码签章(digital signature)并记录在区块链。Axiom采用「受控的撷取系统(controlled capture system)」技术,从内容来源提取数码签章经过加密后签署,就能让1段录制的视讯可被验证与追踪来源。数码签章可从摄影机下载并上传云端,所有的事件都会记录在智能合约(smart contract)做为日后稽核的根据。

2019年9月23日Axon开始出货新一代产品Axon Body 3,为第一个具备实时(real-time)情境感知(situational awareness)的LTE无线连网摄影机,新增的安全机制缺省录制的视讯无法被存取以供播放、下载、编辑,除非这项操作经过口令或其它方式验证。此外Axon并已克服电池续航力与方便性的问题,因此录制的视讯都会经过标准的加密程序处理。

开放的视讯验证标准可重建人们对视讯真实性的信心并能独立进行验证,研究人员呼吁Axon等硬件厂商能合作发展公用的视讯验证标准,美国的参议员也敦促产业界能就视讯验证形成共同策略。另一方面欧盟日益放宽可供AI与区块链计画再利用的资料量,此举可加速相关技术创新,促进欧盟资料经济以及数码产业包括小公司与新创的发展。


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