再一組踢爆 Deepfake 假照片演算法!這次是用「人眼反射光」辨別

大家應該多少看過照片裡人眼有時候會反射對面人跟相機吧?但 Deepfake 所生成照片通常無法準確還原這種現象,所以演算法會去檢查相片裡兩顆人眼反射的圖像到底能不能一致。
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Photo Credit:State University of New York at Buffalo
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近年各種幾可亂真的 Deepfake 技術迅速發展,也讓 AI 犯罪、假訊息正以驚人效率在世上迅速蔓延,因此也有許多人正在投入辨別 Deepfake 假照片辨識的開發工作。紐約州立大學水牛城分校從「照片人臉眼睛的光線」開發出了一種演算法,宣稱識別 Deepfake 假照片的機率高達 94%。

State University of New York at Buffalo

這個演算法是透過人眼在照相時,會因反射光而在照片成像外界環境的原理;再講白話一點,大家應該多多少少看過照片裡人眼有時候會反射對面的人跟相機吧?但因為 Deepfake 所生成的照片通常無法準確地還原這種現象,所以這組演算法會去檢查相片裡兩顆人眼反射的圖像到底能不能一致。只要兩眼越不像,是 Deepfake 照的機率就越高。

State University of New York at Buffalo
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但研究者也承認它不少侷限,首先無法避免有人手動去調整照片中雙眼反射圖像的可能性,其次如果是像被頭髮遮住,或是側臉、不直視相機的照片,就無法有效辨別了;如果是沒有人臉的 Deepfake 照片那就更不用說。

除了紐約州立大學水牛城分校之外,之前微軟也透過分析人臉跟周遭皮膚或脖子等肉眼難以判斷的邊界處色澤、像素的方法,以及有人用血氧儀原理觀察臉部血液流動產生的變化來偵測 Deepfake 照片,辨識率也都十分不錯。但這會不會「道高一尺魔高一丈」,也讓精準人眼反射圖像,或是臉部血液流動變化這種也很細微,更難辨識的新 Deepfake 出現呢?這就接下來要持續注意的。

核稿編輯:Anny

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Akamai 服務上新,於邊緣處推動快速創新

Akamai EdgeWorkers 為開發團隊提供豐富功能和工具來創建新的微服務,利用 Akamai 提供的 25 萬台分佈式服務器組成的網絡,在邊緣執行安全而快速的計算,並在邊緣暫存內容,以實現快速交付。
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在雲計算技術還沒有大規模普及前,絕大部分企業和組織都需要自建數據中心,或通過託管的方式來部署自己的硬體基礎架構,並在此基礎上為員工和客戶提供服務。取決於業務或其他方面的諸多要求,此時需要部署的數據中心可能有很多個,並廣泛分佈在不同地區,藉此為客戶提供流暢的體驗,並透過多個數據中心保障連續性。在發展的過程中,隨著「雲端」的出現,讓各個組織的計算開始集中。

而當在線直播、無人駕駛、智能家電、物聯網等應用開始陸續深入我們的工作和生活,情況又不同了。以往透過雲平台集中運行和服務的模式,因為距離導致的網絡延遲已經對用戶的使用體驗產生極大影響。為了提供更敏捷、靈活、快速、可靠的體驗,企業需要從最貼近用戶的地方提供服務。因此,邊緣計算就成為最有效的解決方法。

透過將數據的收集、分析和處理等工作,由「雲中心」重新分散到最接近用戶的邊緣位置,企業可以就近為用戶提供服務,通過延遲更低的響應打造更出色的用戶體驗。

「無服務器」的出現,帶來計算方式的革新

以前,當組織需要上線一套業務系統時,首先需要採購並部署相應的服務器硬體,並且要負擔服務器日常運維過程中的管理、維護、補丁安裝、配置等繁瑣任務。

上雲前,組織需要在自己的數據中心,以硬體服務器的方式執行這一系列工作;上雲後雖然簡單許多,但依然需要面對雲服務商提供的虛擬服務器,從本質上來看相關負擔仍相當繁重。

無服務器(Serverless)技術的出現,讓組織可以在不需要考慮服務器的情況下,構建並運行由微服務構成的創新式應用程式與和服務。藉此不僅可以省略基礎架構管理任務,還能為幾乎任何類型的應用程式或後端服務構建無服務器應用程序,更方便、靈活地構建出具備極高可用性的應用。

Akamai EdgeWorkers :為創新賦能

Akamai EdgeWorkers 為開發團隊提供豐富功能和工具來創建新的微服務,利用Akamai 超過 25 萬台分佈式服務器組成的網絡,在邊緣執行安全而快速的計算,並在邊緣暫存內容,以實現快速交付。

當開發團隊在邊緣開啟代碼時,他們會將數據、見解和邏輯推送到更靠近最終用戶的位置。Akamai 的高性能、可擴展式實施模型,可確保數據和計算不會被延遲問題困擾,進而避免對數字化體驗產生負面影響。

在該服務幫助下,開發者可直接在 Akamai 的全球分佈式平台上快速、迭代地創建和部署新服務,以解決問題和自定義交付。

長期以來,Akamai 在邊緣計算的創新和成功實施皆具有優勢。自 1998 年起,便開始為 Akamai 內容交付網絡(CDN)的客戶推出自定義交付邏輯,其他里程碑還包括 2001 年的 Edge Site Includes 、2002 年的 Edge Java 以及 2014 年的 cloudlet 應用程式。

目前, Akamai 在全球擁有超過 4100 個入網點,為 EdgeWorkers 用戶提供出色的邊緣基礎架構規模和範圍,開發人員可以在靠近最終用戶和他們的數字化接觸點的地方部署代碼,以實現盡可能低的延遲。EdgeWorkers 同樣獨立於雲,客戶可以選擇利用 CDN 供應商或雲供應商平台上的無服務器計算功能。在 Akamai 幫助下,客戶可以在整個混合雲或多雲環境中部署單一的無服務器計算平台。

更多相關資訊:https://www.akamai.com/solutions/edge

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