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计算机科学与工程学院成功举行信息安全与取证系列学术报告

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文\谭晓珊    图\谭晓珊


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       12月8日14:00,计算机科学与工程学院于逸夫楼201会议室成功举行信息安全与取证系列学术报告。华南理工大学电子与信息学院教授、博士生导师胡永健,广东工业大学信息工程学院副教授、硕士生导师翁韶伟,南京信息工程大学教授、博士生导师陈北京,湖南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师杨高波受邀作为本次报告会主讲嘉宾,计算机科学与工程学院部分学生到场聆听。此次学术报告由计算机科学与工程学院教师欧阳军林、丁湘陵主持。


 报告会伊始,胡永健带来题为“Deepfakes换脸视频的挑战及其应对”的学术报告。他通过当下流行的换脸视频引入Deepfakes概念——基于深度学习的换脸技术,并对其中基于生成对抗网络(GNA)的图片换脸技术进行详细讲解。报告中,胡永健简述Deepfakes检测原理与检测途径,并展示了他工作室的三个工作成果。最后,胡永健说道:“总的来看,现有的假脸检测技术仅处于初级阶段,各种算法通常对于特定数据库效果较好,但泛化性能太差,跨库检测性能下降严重,我们期待这些问题能被早日解决。”


 紧接着,翁韶伟以一封加密信件的解码引入信息隐藏技术,开启题为“高性能(保真)可逆信息隐藏”的学术报告。翁韶伟指出:“近年来,研究者提出过很多有效的信息隐藏算法,但其中大多数算法将给原始载体带来永久性失真。为兼顾信息隐藏和原始载体的无失真恢复,可逆信息隐藏作为一种特殊信息隐藏被提出。”同时,翁韶伟讲到现代隐藏技术是古典隐藏思路与现代媒体、通信技术的结合,而她本次报告更偏重于对容量需求不高但侧重于高视觉质量的一类新的可逆信息方法。


 随后,陈北京从研究背景、主要工作、未来展望三个方面讲述了鲁棒图像篡改定位算法研究。他通过数幅伪造合成的图片总结出报告中心论点,即:网络空间大数据时代需要数字取证,并介绍出图像篡改取证问题的两个层次和图像篡改定位技术研究现状。陈北京就目前取得的工作进展讲解了五种图像篡改定位领域的算法,同时就相关问题提出四方面展望。提问环节,陈北京对现场师生所提出的问题一一详细进行解答,现场学术气氛十分浓厚。


 最后,杨高波就人脸表示攻击与深度人脸图像篡改被动取证这一问题展开报告。杨高波强调,人脸图像包含丰富且直观的信息,但其本身又具有脆弱性和弱隐私性,防范其被恶意篡改变得尤其重要。此外,杨高波还介绍了他们在数字人脸表示攻击、人脸图像合成和表情迁移被动取证等方面的一些研究工作。


 此次学术报告的成功举行,让计算机科学与工程学院师生见识到图像技术在信息安全与取证领域的应用,为大家在计算机科学发展方面带来新的思考与研究方向。至此,计算机科学与工程学院信息安全与听证系列学术报告圆满结束。



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