A Ant Digital ganhou o prêmio "Caso de aplicação e inovação tecnológica em tecnologia financeira" por sua solução de detecção Deepfake na 12ª Conferência de Finanças Digitais e Finanças Tecnológicas da Série de Fórum Zhongguancun. Esta solução depende do Ant Digital Tianji Laboratory para construir o primeiro conjunto de dados Deepfake multimodal, em grande escala e de alta qualidade do setor, melhorando efetivamente a precisão e a confiabilidade do modelo de detecção Deepfake e aplicado com sucesso a cenários reais de serviços financeiros para efetivamente proteger a segurança dos ativos do usuário. A construção deste conjunto de dados resolve os problemas anteriores de pequena escala de treinamento de modelos de detecção de Deepfake na área financeira e incapacidade de serem avaliados em ambientes reais, e promove o desenvolvimento de modelos de detecção tradicionais.
Recentemente, na 12ª Conferência de Finanças Digitais e Finanças Tecnológicas da série de eventos do Fórum Zhongguancun, a solução de detecção Deepfake da Ant Digital foi selecionada para os "Casos de aplicação e inovação tecnológica de tecnologia financeira" da conferência.
Contando com sua subsidiária Tianji Lab, a Ant Digital construiu um conjunto de dados Deepfake multimodal em grande escala e de alta qualidade pela primeira vez na indústria. Ele sintetiza mais de um milhão de níveis de conteúdo multimídia e simula totalmente o Deepfake no mundo. ambiente de controle de risco financeiro do mundo real. As amostras de ataque tornaram-se um critério importante para avaliar o desempenho dos modelos de detecção de deepfake existentes no campo financeiro. Em cenários de negócios financeiros, a precisão da detecção de Deepfake do Ant Digits em vários conjuntos de dados de teste atingiu mais de 98% e evitou com sucesso muitas fraudes usando a tecnologia Deepfake e protegeu a segurança dos ativos dos usuários.
Este conjunto de dados resolve o problema de que os modelos de detecção de deepfake na área financeira não podem ser treinados em grande escala e não podem ser avaliados em ambientes reais. Também promove o desenvolvimento de modelos de detecção tradicionais na perspectiva da análise multimodal. Atualmente, esse conjunto de dados se tornou a principal capacidade do produto anti-falsificação profunda da Ant Digital, ZOLOZDeeper, para atender clientes externos.
Entende-se que a Ant Digital usa até 81 tecnologias avançadas de deepfake para gerar imagens sintéticas de alta qualidade, cobrindo uma variedade de tipos de tecnologia de falsificação, condições complexas de iluminação, ambientes de fundo e expressões faciais para simular ambientes de ataque complexos e realistas do mundo real. Além das imagens estáticas, também é coletada e gerada uma grande quantidade de dados de vídeo contendo som, incluindo mais de 100 tipos de técnicas de falsificação, abrangendo diferentes idiomas, sotaques e ruídos de fundo, garantindo a diversidade e complexidade do conjunto de dados.
Na fase de pré-processamento e anotação de dados, a Ant Digital limpa e pré-processa os dados coletados para garantir a qualidade dos dados. A equipe de especialistas anota os dados para deixar claro se cada imagem ou vídeo é gerado pelo Deepfake, ao mesmo tempo que garante que os vestígios de falsificação sejam minimizados para obter um efeito altamente realista. Anteriormente, a Ant Digital lançou uma plataforma de síntese e produção de dados de IA que alcançou o "domínio da IA" no nível de anotação de dados, reduzindo a quantidade de anotação manual na qual o modelo de anotação dependia em mais de 70%.
Além disso, a Ant Digital lançou um Desafio de Ofensiva e Defesa Deepfake na Conferência Bund de 2024, usando o conjunto de dados Deepfake como dados básicos de treinamento e teste para a competição. Atraiu mais de 2.200 jogadores de 26 países e regiões ao redor do mundo para assinar. pronto para a competição. Através das soluções de algoritmos contribuídas pelos concorrentes, a qualidade do ataque e a dificuldade de detecção do conjunto de dados Deepfake foram efetivamente verificadas e avaliadas.
Com o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, a tecnologia Deepfake também está avançando rapidamente. Esta tecnologia usa algoritmos de aprendizado profundo para substituir rostos em vídeos de forma realista. Embora o Deepfake tenha aplicações ativas em áreas como entretenimento e mídia, a tecnologia Deepfake traz novos riscos no campo financeiro, especialmente na verificação de identidade e verificação de transações. Os sistemas de verificação de identidade das instituições financeiras baseiam-se frequentemente em tecnologias biométricas, como o reconhecimento facial. Uma vez que esses sistemas sejam enganados pela tecnologia Deepfake, poderão ocorrer graves fraudes financeiras.
Em vista disso, é muito necessário desenvolver um sistema de detecção para ataques Deepfake no campo financeiro, mas um poderoso modelo de detecção e defesa Deepfake requer um conjunto de dados Deepfake facial de alta qualidade que esteja em conformidade com o ambiente do mundo real, então como construir um conjunto de dados que simule o mundo real e como verificar sua eficácia é uma questão urgente.
A solução de detecção de deepfake da Ant Digital oferece uma forte garantia para a segurança financeira. Os conjuntos de dados de alta qualidade em grande escala que ela constrói também fornecem recursos valiosos para pesquisas da indústria, promovem o desenvolvimento de tecnologia de detecção de deepfake e fornecem uma nova direção para a segurança financeira futura. .