这位香港人,被“AI换脸”骗了2亿
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这位香港人,被“AI换脸”骗了2亿

从去年开始,有一个词儿开始频繁出现在我们的日常生活,它就是「AI」。

小伙伴们别不信,仔细想想日常的衣食住行,是不是多少都有点AI的身影了?

就拿小雷来说,看外语视频会用手机AI字幕,去哪玩有AI推荐地点和规划路线。

在外吃饭写评语直接用AI生成,网购买衣服可以用AI进行试穿瞅瞅效果怎么样。

可以这么说,AI的出现能帮助我们做到更多的事儿,从而实现省时省力的效果。

图源:小雷手机截图

图源:小雷手机截图

但是,小雷又要说但是了嚯。

AI在带给我们工作生活便利的同时,也诞生了一系列围绕AI的投机或者犯罪行为。

这不昨天才曝光出来的热乎新闻,香港发生了一起当地史上最大的「AI诈骗案」。

这位香港人,被“AI换脸”骗了2亿

此案涉及金额高达2亿元港币(约合当前1.84亿元人民币),这可不是一笔小数目!

那么问题来了,骗子是怎么通过AI实施骗术的?这类骗术有没有什么破解办法呢?

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香港史上最大AI诈骗案

据港媒报道,这起AI诈骗案发生在一所跨国公司,报案人为该公司的香港分公司的员工。

这位香港人,被“AI换脸”骗了2亿

喏,这名员工在上个月收到了来自英国总部首席财务官的邮件,对方称要进行「机密交易」。

虽说该员工最初依然抱有警惕性,但经不住对方多次邮件的轰炸和软磨硬泡麻醉,最终他还是答应和对方进行视频电话。

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这时候骗局进入下一环节,该员工在视频电话里看到所谓的首席财务官,甚至还看到了其他几个相识的财务职员。

首席财务官要求该员工尽快转账,随后便中断视频电话,该员工已经完全相信了这场「机密交易」。

So,他前后15次分别向5个香港本地账户转账合计2亿港元。

直到骗局发生几天后,该员工觉得不太对劲,在向英国总部求证后,他才发现自己上当受骗了。

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据香港警方介绍,骗子通过公司在YouTube和其他公开渠道的媒体素材,合成伪造英国总部首席财务官的外貌和声音。

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接着利用Deepfake(深度伪造)技术,为其他出席视频通话的其他人换上高管和同事的外貌及声音,也就是我们常说的「AI换脸」。

而且会议主要是上级向下级下达转账命令的形式,事实上整个视频通话他就只做了一次自我介绍就闭麦了,没有机会和其他脸熟的员工交流。

目前香港警方表示,这个案件还在进一步调查ing,现在还没有逮捕任何嫌疑人。

警方之所以要在案件告破前率先把案情公布,是想提醒更多公司和个人,避免这类AI骗局再次得逞。

图源:yahoo!新闻@鉅亨網新聞中心

图源:yahoo!新闻@鉅亨網新聞中心

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神乎其神的的Deepfake

So,Deepfake技术真有那么神奇?人一换上别人的「脸」真的很难分辨吗?

喏,所谓的Deepfake,其实是Deep learning深度学习和Fake(伪造)的合成词。

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中文译为「深度伪造」,指使用深度学习技术生成合成图片、视频或音频的技术。

图源:网络

图源:网络

Deepfake技术最常见、也是我们最熟知的应用,就是用来进行「AI换脸」。

一开始是采用基于图形学的 3D模型重建追踪技术 ,后面又加入了 深度学习技术

如今为了减少深度学习的训练难度和提升生成质量,又加入了 生成对抗网络技术。

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这些名词要意义解释起来,小雷写一篇文章肯定是不够的,咱们就往简单了说嗷。

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小伙伴可以这么理解: Deepfake模型通过大量面部图像数据的训练,就可以学习到人脸特征之间的隐藏关系,从而生成和真实人脸特征十分相似的虚假人脸。

而且嚯,换脸技术通常伴随着声音伪造技术一起使用,俩Buff叠加能达到更加逼真的效果。

结合今天说的这个AI诈骗案,将视频分成数量足够多的图片,再将图片中的人脸替换,就可以得到另一张人脸的视频。

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So,这个案件中其实除了被骗员工外,视频通话中出席的其他人都是利用Deepfake套上「假脸」的诈骗团伙成员。

目前,Deepfake技术主要应用在影视制作、虚拟游戏等领域,这些还是比较正面的应用。

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都说「科技是把双刃剑」,Deepfake技术也逃不过这个定律。

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emmm, 前Deepfake还被用于伪造名人、明星以及素人的不雅视频。

比如上个月,由AI生成的美国流行歌星泰勒·斯威夫特不雅照,就在网上广为流传。

这事儿甚至还让X平台采取紧急措施。

平台已阻止用户搜索和泰勒·斯威夫特英文名「Taylor Swift」的相关内容,以打击Deepfake行为。

图源:微博@环球网

图源:微博@环球网

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识别AI换脸这么操作

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问题又来了,Deepfake效果这么以假乱真,普通人难道只有上当受骗的份吗?

非也非也,从上面说到的Deepfake原理出发,小雷给大伙总结了几招实用小技巧。

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首先「AI换脸」想要效果逼真的,Deepfake必须经过大量的人脸图像数据来训练。

而大多数人像训练模型需要寻找人脸上足够多的对齐点支持,才能正确对齐换脸。

So,我们普通人一来并没有那么多的公开照片,二来照片绝大多数又是正面拍的。

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这时只要让AI换脸的人侧面,脸上对齐点变少+侧脸数据训练不足就非常容易露馅。

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还有一招,在视频通话时要求对方用手在脸上来回晃动。

如果是AI换脸的人脸,因为手和人脸图像重叠,可能会导致Deepfake实现出现混乱。

而且手在面前摆动,也会让伪造的人脸出现覆盖延迟,这样的纰漏我们一眼就能看出来。

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总之,AI技术的出现确实是件好事。

但随之带来的诸如Deepfake技术被滥用等问题,也是一件令人十分头疼的事了。

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