Ant Digital выиграла награду «Инновации и приложения в области финансовых технологий» за свое решение для обнаружения Deepfake на 12-й конференции по цифровым финансам и технологическому финансированию серии форумов Чжунгуаньцунь. Это решение опирается на лабораторию Ant Digital Tianji, которая создает первый в отрасли крупномасштабный, высококачественный, мультимодальный набор данных Deepfake, эффективно повышая точность и надежность модели обнаружения Deepfake, и успешно применяется к реальным сценариям финансовых услуг для эффективного защитить безопасность пользовательских активов. Построение этого набора данных решает предыдущие проблемы небольшого масштаба обучения моделей обнаружения Deepfake в финансовой сфере и невозможности их оценки в реальных условиях, а также способствует развитию традиционных моделей обнаружения.
Недавно на 12-й конференции по цифровым финансам и технологическому финансированию в рамках серии мероприятий форума Чжунгуаньцунь решение Ant Digital для обнаружения Deepfake было включено в список «Инновации и примеры применения финансовых технологий».
Опираясь на свою дочернюю компанию Tianji Laboratory, Ant Digital впервые в отрасли создала крупномасштабный высококачественный мультимодальный набор данных Deepfake. Он синтезирует более миллиона уровней мультимедийного контента и полностью имитирует Deepfake в реальном времени. реальная среда контроля финансовых рисков. Образцы атак стали важным критерием оценки эффективности существующих моделей обнаружения дипфейков в финансовой сфере. В сценариях финансового бизнеса точность обнаружения Deepfake от Ant Digits на нескольких наборах тестовых данных достигла более 98%, что позволило успешно предотвратить множество случаев мошенничества с использованием технологии Deepfake и защитить безопасность активов пользователей.
Этот набор данных решает проблему, заключающуюся в том, что модели обнаружения дипфейков в финансовой сфере не могут быть обучены в больших масштабах и не могут быть оценены в реальных условиях. Он также способствует разработке традиционных моделей обнаружения с точки зрения мультимодального анализа. В настоящее время этот набор данных стал ключевой возможностью продукта Ant Digital по борьбе с глубокими фейками ZOLOZDeeper для обслуживания внешних клиентов.
Понятно, что Ant Digital использует до 81 передовую технологию дипфейков для создания высококачественных синтетических изображений, охватывающих различные типы технологий подделки, сложные условия освещения, фоновую среду и выражения лица для имитации сложных и реалистичных реальных условий атаки. Помимо статических изображений, также собирается и генерируется большое количество видеоданных, содержащих звук, включая более 100 типов техник подделки, охватывающих разные языки, акценты и фоновый шум, обеспечивая разнообразие и сложность набора данных.
На этапе предварительной обработки данных и аннотирования Ant Digital очищает и предварительно обрабатывает собранные данные, чтобы обеспечить качество данных. Команда экспертов аннотирует данные, чтобы прояснить, создано ли каждое изображение или видео с помощью Deepfake, при этом следя за тем, чтобы следы подделки были сведены к минимуму для достижения очень реалистичного эффекта. Ранее Ant Digital выпустила платформу синтеза и производства данных искусственного интеллекта, которая добилась «доминирования искусственного интеллекта» на уровне аннотаций данных, сократив объем ручных аннотаций, на которые опиралась модель аннотаций, более чем на 70%.
Кроме того, Ant Digital запустила конкурс Deepfake Offensive and Defense Challenge на конференции Bund 2024 года, используя набор данных Deepfake в качестве базовых данных для обучения и тестирования для конкурса. Он привлек к участию более 2200 игроков из 26 стран и регионов мира. готов принять участие в конкурсе. Благодаря алгоритмическим решениям, предоставленным участниками, качество атаки и сложность обнаружения набора данных Deepfake были эффективно проверены и оценены.
С развитием технологий искусственного интеллекта технология Deepfake также быстро развивается. Эта технология использует алгоритмы глубокого обучения для реалистичной замены лиц в видео. Хотя Deepfake активно применяется в таких областях, как развлечения и средства массовой информации, технология Deepfake несет в себе новые риски в финансовой сфере, особенно в ссылках на проверку личности и проверку транзакций. Системы проверки личности финансовых учреждений часто полагаются на биометрические технологии, такие как распознавание лиц. Если эти системы будут обмануты с помощью технологии Deepfake, это может привести к серьезному финансовому мошенничеству.
Ввиду этого крайне необходимо разработать систему обнаружения атак Deepfake в финансовой сфере, но мощная модель обнаружения и защиты Deepfake требует высококачественного набора данных Deepfake о лицах, который соответствует реальной среде, поэтому как создать набор данных, моделирующий реальный мир, и как проверить его эффективность является актуальной проблемой.
Решение Ant Digital по обнаружению дипфейков обеспечивает надежную гарантию финансовой безопасности. Крупномасштабные наборы высококачественных данных, которые оно создает, также предоставляют ценные ресурсы для отраслевых исследований, способствуют развитию технологий обнаружения дипфейков и открывают новое направление для будущей финансовой безопасности. .