【摘 要】
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近年来,随着深度学习技术和操作简单的图像编辑工具的快速发展,人们可以容易的对人脸图像进行篡改甚至生成新的人脸图像。这些假脸图像十分逼真,人们很难发现破绽。一旦这些虚假的人脸图像在互联网上被广泛的传播、复制、伪造,那么将对日常隐私以及社会安全产生巨大的威胁。目前,研究者已提出很多深度伪造人脸检测算法。但是,这些算法在应用到现实场景中会面临如下两个问题:（1）图像传播过程中可能会经过压缩、模糊等后处理
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近年来,随着深度学习技术和操作简单的图像编辑工具的快速发展,人们可以容易的对人脸图像进行篡改甚至生成新的人脸图像。这些假脸图像十分逼真,人们很难发现破绽。一旦这些虚假的人脸图像在互联网上被广泛的传播、复制、伪造,那么将对日常隐私以及社会安全产生巨大的威胁。目前,研究者已提出很多深度伪造人脸检测算法。但是,这些算法在应用到现实场景中会面临如下两个问题:（1）图像传播过程中可能会经过压缩、模糊等后处理操作,从而导致现有算法检测精度大大降低;（2）目前大多数人通常寻求第三方服务进行伪脸检测,这有可能会导致人脸信息的泄露。因此,本文主要针对现有深度伪造人脸检测模型不够鲁棒及其没有考虑隐私保护的问题开展以下研究工作:（1）针对生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）生成人脸的检测模型不够鲁棒的问题,本文首先通过特征相似性分析和检测性能对比探究色度分量、亮度分量以及颜色空间对检测模型鲁棒性的影响,然后提出一个基于双颜色空间和改进Xception的鲁棒生成人脸检测模型DFDNet。该模型考虑双颜色空间（RGB和YCb Cr）的亮度分量和色度分量来有效地利用颜色信息,并使用通道注意力与空间注意力提升网络的特征提取能力,采用多层特征聚合模块将深层次特征和浅层次特征聚合,减少特征损失。实验结果表明提出的双流模型在检测精度上优于现有的模型,特别是在针对不同类型后处理操作的鲁棒性方面,比如JPEG压缩、高斯模糊、中值滤波等。（2）针对伪脸检测未考虑隐私保护的问题,本文首次设计了一种支持隐私保护的安全Deep Fake检测框架（SecDFDNet）。该框架使用两个不共谋的服务器与加法秘密分享技术（Additive Secret Sharing,ASS）以实现支持隐私保护的Deep Fake人脸检测。同时,针对伪脸检测模型中的非线性激活函数,设计了一系列密文计算协议,并且在理论上证明了它们的安全性。最后,实验结果表明,所提出的SecDFDNet模型可以安全有效地检测Deep Fake人脸,其准确率与明文下的检测模型DFDNet相近,并且优于一些现有模型。
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