区块链和人工智能如何解决信息网络中的深度伪造问题

信息时代一个前所未有的后果就是使诚信受到了打击。随着网络钓鱼和其他社会工程诈骗的兴起，以及虚假新闻在Facebook和WhatsApp等社交平台上的传播，人们越来越难以将真实信息与精心设计和 *** 纵的数据区分开来。

不过，幸运的是，人们开始对“可疑”的电子邮件附件产生戒心，更有可能避免打开那些看起来可疑的电子邮件。然而，人工智能（尤其是”深度伪造”等技术）进入网络安全战场后，情况发生了巨大变化。

为了展示”深度伪造”等人工智能软件可能产生的惊人影响，让我们考虑两种不同的情况。第一种情况是，你收到了同事发来的钓鱼邮件，要求你给钱;第二种情况是，你接到了同事打来的电话，要求你给钱。在这种情况下，任何个人更有可能落入第二种情况，并在这个过程中受骗。

为了理解”深度伪造”的可怕含义，让我们简要概述一下”深度伪造”的技术是什么。

“深度伪造”到底是什么？

或许，”深度伪造”对当前网络视频状况影响的真正性质，可以从专家们所共享的信念中看出：即将到来的视频流时代将以高度真实的”深度伪造”内容为特色，同时叠加上音频、视频和图像。

了解什么是”深度伪造”是最重要的。”深度伪造”利用生成式对抗网络（缩写为GANs），使两个机器学习模型同时工作，创造出令人信服的赝品。

通常，训练数据池越大，”深度伪造”的视频就越有说服力。这就是为什么政客和名人是”深度伪造”最常见的目标;因为已经有大量关于他们的公开视频。

一旦你超越了学习曲线，伪造的可能性是无限的。你可以取笑唐纳德•特朗普（Donald Trump），也可以让尼古拉斯•凯奇（Nicholas Cage）扮演他从未扮演过的角色。然而，”深度伪造”更容易滋生仇恨和虚假信息，从而导致危险的后果。

“深度伪造”会造成什么威胁？

即便是”深度伪造”人工智能技术的存在，也足以让政客、名人或任何关心网络安全的个人感到不安。不仅我们在网上看到的东西的完整性受到威胁，”深度伪造”还把未来描绘成可怕的奥威尔式噩梦。

正如Marco Rubio几年前所说，你需要适当的武器和工具来威胁美国。任何一个能够接触互联网的人，都可能制造出一个假视频来发泄仇恨，从而推翻几乎所有国家的政府，包括美国这样的超级大国。

也许更令人震惊的是由”深度伪造”技术引发的色情内容，这种技术可以而且已经贬低了好几个男人和女人的名誉了。

虽然”深度伪造”s对我们脆弱的民主制度构成了威胁，但更可怕的威胁在于它在色情行业的使用。特别是在缺乏控制的情况下，政府机构可以行使对这些视频的分发，而视频可能会造成不可挽回的损害。

我们能做些什么来对”深度伪造”s造成的威胁？

在与”深度伪造”s进行长期而有效的斗争时，最好的应对方法通常是教人们如何从真实数据中发现”深度伪造”s的视频和图像。

只有让员工意识到”深度伪造”技术所带来的危险，组织和企业才能在打击”深度伪造”中发挥关键作用。此外，还可以以更严格的身份验证过程的形式部署二级保护层。通常，这些过程包括双因素身份验证、一次性密码生成器和其他密码替代方案。

第三级保护的形式是组织投资创建反软件，帮助检测和打击深度假货。然而，在这个级别上的任何软件都需要大量的时间来开发，这就是为什么组织应该优先考虑二级保护。

区块链和人工智能如何帮助？

考虑到”深度伪造”非常像我们今天所生活的“信息时代”，网络安全专家和组织也需要想出解决”深度伪造”危险的当代方案。

目前，随着人工智能和区块链的加入，网络安全领域已经变得非常猖獗，这两种技术都可以帮助消除深层假货的威胁。

就区块链技术而言，它可以在数字身份认证中发挥重要作用，特别是涉及到敏感信息的访问时，如财务细节或社会安全号码。

此外，可以通过区块链应用程序对可疑的视频和音频文件进行身份验证，并将这些文件与原始文件进行比较。从本质上讲，区块链技术可以成为一种工具，将小麦从糠中分离出来，也就是说，将赝品从真货中分离出来。

在使用人工智能对抗”深度伪造”技术时，机器学习算法可以通过特定的分类技术，在识别大量数据中的模式方面发挥重要作用。

作为一名数据科学家，Alexander Adam博士阐明了这一点;机器学习在从真实文件中检测虚假音频文件方面起着特别重要的作用。

结论

在文章的最后，我们只能敦促读者关注人工智能的最新发展，尤其是当人工智能像深度假货一样令人震惊的时候。

尽管世界似乎决心走上一条通往未来的道路，在未来，侵犯隐私将成为一种社会规范，但对”深度伪造”等可怕的技术保持警惕，是实现网络安全的漫长道路上的第一步。
责任编辑；zl