CSIG 数字媒体取证与安全专委会–隐者联盟
媒体取证与安全高端学术论文在线报告2022-01期
AAAI2022的论文报告
The CSIG DMFS-YZLM Online Workshop
on Multimedia Forensics and Security (No. 2022-01)
时间：2022年1月3日晚上19:30-21:00
主持：李斌教授 深圳大学
主办单位：中国图象图形学学会，隐者联盟
承办单位：CSIG数字媒体取证与安全专委会，深圳大学（广东省智能信息重点实验室/深圳市媒体信息内容安全重点实验室）
协办单位：广东省图象图形学会
腾讯会议ID：860 863 177
会议密码：202201
直播链接：https://meeting.tencent.com/l/cVmFoWJcPK4H
报告一
报告题目
FInfer：一种基于帧预测的深度伪造视频检测方法
报告人
廖鑫教授 湖南大学
报告摘要/内容简介
人工智能开始“说谎”的时代，深度伪造Deepfake已成为网络犯罪的帮凶，被用于政治谣言散布、虚假新闻宣传、不良视频传播、电信诈骗犯罪等违法活动，造成严重的公共信任危机。我们将深度伪造视频检测问题转化为帧预测问题，通过比较预测帧和参考帧的相关性实现真伪鉴定，并给出了方法有效性的信息论分析。
报告嘉宾简介
廖鑫，湖南大学博士生导师，岳麓学者特聘教授，网络空间安全系主任。北邮信息安全博士，中科院软件所博士后，香港大学研究学者，美国马里兰大学公派访问学者。现为国际期刊IEEE Signal Processing Magazine副编辑AE，中国电子学会计算机取证专家委员，APSIPA多媒体安全与取证专家委员，CSIG数字媒体取证与安全专家委员，IEEE Senior Member，中国计算机学会/中国电子学会高级会员。
报告二
报告题目
面向虚假人脸检测的显著特征学习
报告人
李晟教授 复旦大学
报告摘要/内容简介
随着深度学习技术的快速发展，人们通过简单的操作即可对人脸图像进行数字篡改，达到伪造身份或操纵面部表情等目的。另一方面，通过一些物理伪造手段（如使用面具）也可生成虚假人脸图像。这些虚假人脸图像给人们带来了巨大的信任危机，严重危害了人脸识别系统的可靠性和安全性，迫切需要研究相应的检测技术。面对形形色色的虚假人脸图像检测任务，如何学习显著的虚假特征，设计鲁棒分类器，是其中的重点和难点。我们针对由物理或数字伪造手段而来的虚假人脸图像分别开展了研究，包括1）基于假体边框的人脸活体检测：学习并融合虚假人脸图像中的物理伪造边界特征进行鲁棒检测；2）基于痕迹扩散的人脸活体检测：对虚假人脸图像中的局部特征进行融合与传播，获得显著的物理伪造区域，进而判断图像来源；3）面向卷积神经网络（CNN）的通用人脸图像篡改检测模块：提出了一个通用的人脸图像篡改检测模块Patch Diffusion（PD），提高了CNN特征图对于人脸图像中数字篡改痕迹的显著性。
报告嘉宾简介
李晟，复旦大学副教授，博导，2013 毕业于新加坡南洋理工大学，获博士学位，2013 年至 2016 年担任新加坡南洋理工大学博云搜索实验室 Research Fellow。主要研究方向为多媒体内容安全，在知名国际期刊和会议如 IEEE TIP、IEEE TIFS、IEEE TDSC、AAAI、ACM MM等发表论文 40 余篇。获得了 IEEE WIFS 最佳学生论文银奖以及上海高校青年东方学者专项资助。作为项目负责人承担了国家自然科学基金青年、面上项目，作为课题或子课题负责人承担了国家自然科学基金重点项目以及国家重点研发计划。
报告三
报告题目
上下文感知的词汇替换与文本溯源
报告人
杨曦（博士生） 中国科学技术大学
报告摘要/内容简介
如今，由人类或AI创作的文本内容常常被窃取和滥用，对文本内容溯源既有助于内容创作者的版权保护，也便于对误导性内容（如AI生成的虚假新闻）传播者进行追溯。目前，已有一些方法从水印的角度出发尝试解决这个问题。传统文本水印方法通过微调行间距、字体等文本格式来嵌入水印，但这类方法在跨媒介传输（如OCR等）过程中是脆弱的。因此，自然语言水印方法选择在文本语义维度嵌入水印，以获得对上述失真的鲁棒性。然而，现有方法大多依赖人工设计的静态同义词库（如WordNet）来对文本内容进行替换，这种替换会对上下文原始语义和语法产生影响，难以保持原始文本的语义和语法信息。最近，基于Transformer的端到端文本水印网络被提出，通过修改英文中不显眼的词（如功能词）来嵌入水印，但这种修改仍然难以保证文本的逻辑和语义一致性。
为了解决上述问题，我们提出了一个基于上下文感知词汇替换的自然语言水印方案。具体而言，我们使用BERT模型生成给定词语的候选替代词，并根据候选词与原句之间的语义关联性对候选词进行排序。在此基础上，为了使水印提取时获得的候选词和嵌入时一致，我们进一步设计了同步性和可替代性策略，以测试一个词是否完全适合携带水印信息。实验表明，相比现有方法，我们的水印方案能够很好地保留原始句子的语义信息，并且在不同风格的文本上具有更好的迁移性。此外，我们提出的词汇替换方法也在Stanford Word Substitution Benchmark上取得了SOTA结果。
报告嘉宾简介
杨曦，中国科学技术大学网络空间安全学院博士研究生，主要研究方向为多媒体内容安全与自然语言处理，以一作身份发表AAAI论文1篇。
主持
主持人简介
李斌，深圳大学教授，博导，深圳市高层次专业人才，深圳市优秀教师。现担任广东省智能信息处理重点实验室主任，深圳市媒体信息内容安全重点实验室主任，任广东省图形图象学会副理事长，IEEE T-IFS期刊编委等学术职务。主持国家自然科学基金、广东省杰出青年基金、深圳市基础研究重点项目等。获中国计算机学会科学技术奖自然科学一等奖。研究方向包括多媒体信息处理与安全、人工智能。
承办信息
广东省智能信息处理重点实验室于2017年9月经广东省科技厅批准成立。实验室立足深圳，服务广东，形成具有一定影响力的智能信息处理研究和人才培养基地。研究方向包括智能传感网络信息处理、视觉信息处理、多媒体内容安全、机器学习方法等。
深圳市媒体信息内容安全重点实验室，于2014年9月正式由深圳市政府批准成立。实验室依托深圳大学电子与信息工程学院建立，所在学院拥有“信息与通信工程” 一级博士学位学科点，设有博士后流动站，该学科被列入广东省攀峰重点学科，入选广东省高水平大学重点学科建设项目。
广东省图象图形学会成立于1997年，由广东省从事图象图形学基础理论与应用研究，软、硬件技术开发及应用推广的各高等学校和企业的专家学者和相关科技工作者组成。
隐者联盟成立于2021年，微信公众号主要推介多媒体与AI安全方面的最新研究进展，推动多媒体与AI安全研究向前发展。
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