眼見為虛?迪普科技教你鑑別虛假視頻

2021-01-12 極客網FromGeek

隨著科技的快速發展，視頻圖像處理技術被廣泛應用於監控、航天、醫學、影視等各個領域。然而，該技術的興起也帶來了一系列安全問題，如監控系統被植入虛假視頻、視頻內容被惡意篡改等，嚴重者會危害民眾甚至國家的安全。迪普科技作為視頻監控領域安全建設領導者，結合多年專業經驗，為大家揭開視頻處理技術的神秘面紗，並分享一些人工視頻的鑑別及防禦手段。

視頻篡改事件頻發，肉眼難辨真假

案例一

上月，廣東佛山警方抓獲了一個高速碰瓷團夥。該夥嫌疑人通過行車記錄儀錄製前方車輛的行駛情況，然後將視頻導入手提電腦，通過技術快速模擬一塊小石子從對方車輪胎處飛出，砸到擋風玻璃的經過，還用特效製作出撞擊時的聲音。隨後，他們將修改完的視頻導回行車記錄儀，再攔停車主索賠。

案例二

英特爾實驗室的新論文中展示了一種根據語義布局來合成照片的方法。下圖乍一看像是行車記錄儀拍的，但實際上都是合成的，在現實中根本找不到這樣的街道。製作者只需在圖片上標出各種物體的位置，神經網絡便能根據自己在訓練過程中見過的真實街道，生成極其逼真的虛擬圖片或視頻。

案例三

2017年,華盛頓大學研究院的學生利用現有的歐巴馬聲音和視頻片段，用AI工具合成了一個非常逼真的歐巴馬演講「假視頻」。這個「假視頻」中的歐巴馬，無論在語音、語調、神態還是口型上對比真人幾乎完全一致，但演講內容卻由視頻製作者任意發揮。

從案例中我們可以了解到，目前這些「人工視頻」足以達到以假亂真的程度，甚至有不法分子利用該技術危害民眾生命財產安全。但面對這些以假亂真的視頻，我們該如何鑑別及防禦呢?

視頻修改技術及鑑別手段

上述三個案例主要涉及AI技術及數字視頻修改技術，修改的具體形式有重投影(利用攝像設備對已有的視頻重新錄製)、幀操作(幀插入、幀刪除和幀重排序)、超解析度重建、基於視頻對象的視頻操縱(包括對象添加、刪除和位置變化)等。視頻修改程度及精細程度不同，所需的操作量及時間也不同。生成案例2、3中的虛擬視頻，需要利用神經網絡學習、分析數百萬幀的原有視頻，難度巨大。而案例1中這種只增加一個動效的修改形式，熟練者通過視頻處理軟體10分鐘就能完成。

目前這些人工視頻靠肉眼難以分辨真假，但能夠通過專業技術鑑別，主要有以下幾種手段：

1. 數字水印查驗：需要提前在監控視頻生成過程中嵌入驗證信息或者生成散列值，對視頻採集終端要求較高;

2. 自然規律檢驗法：主要用到的自然規律, 包括重力和太陽光線的移動規律;

3. 視頻數據分析：對監控視頻的偽造和篡改過程不可避免地會遺留一些痕跡, 比如引起視頻統計特性的某種變化。這些特徵既包括模糊度、塊效應和圖像區域之間的相似度等圖像取證時所用到的特徵等等;

4. 現場物體變化推斷法：場景中的物體出現或消失都有其運動軌跡, 如果現場的某個物體突然出現和消失則可以推斷監控視頻存在異常。

公共安全視頻監控網絡安全防護

目前中國已經建設了全世界最大的視頻監控聯網系統,視頻攝像頭超過2000萬個。公共安全視頻監控網絡正成為維護國家安全和社會穩定、預防和打擊犯罪的重要工具。但該網絡同樣存在被入侵、視頻被篡改、被植入虛假視頻等安全風險。因此，對公共安全視頻監控網絡實行防護措施刻不容緩，主要需實現兩方面：信息安全防護和網絡安全防護。

1. 信息安全防護

2018年11月1日，GB35114-2017國家強制標準正式實施，旨在從用戶認證管理、設備身份認證、信令認證、視頻數字籤名、視頻加密5個方面解決當前公共安全視頻監控網絡存在的信息安全隱患問題，其中設備身份認證、視頻數字籤名兩項正是為了解決當前虛假視頻植入、視頻被非法篡改兩大問題：

● 基於國密算法和數字證書對前端與管理平臺間進行單向/雙向身份認證，確保用戶和設備的身份真實可信，防止虛假視頻植入;

● 基於數字籤名技術，保障重要視頻數據的真實性、完整性，防止視頻被非法篡改;

2. 網絡安全防護

公共安全視頻監控行業標準要求「應支持對接入公共安全視頻傳輸網的前端設備基於IP、MAC、設備指紋等信息進行身份核驗和管理，根據相應策略對前端設備違規接入公共安全視頻傳輸網的情況進行告警和處置;宜提供對公共安全視頻傳輸網中非法訪問、入侵攻擊等異常流量的檢測能力，對網絡中非法惡意行為進行有效識別、告警和處置，實現前端接入區資源的安全管理。」該標準從網絡層面上，為視頻監控網絡安全建設提供了指導建議。

迄今為止，迪普科技已服務於全國200餘個「雪亮工程」「平安城市」及「智能交通」項目建設，深受用戶的信賴與肯定，我們將始終以「嚴控邊界、縱深防禦、主動監測、全面審計」為要求，持續創新，以最優秀的產品解決方案和服務，為社會公共安全建設貢獻自己的力量。

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