摘要：本报告介绍了视频深度伪造的基本算法，针对算法中存在的3个问题，重点讲述了在小样本条件下的域迁移学习生成伪造视频，并通过攻防对抗的概念引出了伪造视频检测算法，阐明针对伪造视频中的特征点进行检测的思路，提升对视频伪造领域的认知和日常生活中的安全意识。
视频深度伪造及检测技术——攻与防-张浩然原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/02/20/%e8%a7%86%e9%a2%91%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e4%bc%aa%e9%80%a0%e5%8f%8a%e6%a3%80%e6%b5%8b%e6%8a%80%e6%9c%af-%e6%94%bb%e4%b8%8e%e9%98%b2/
本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁，通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较，从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法，以及后门攻击技术的应用领域。
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深度学习软件库作为构建和训练深度学习模型的基础，对深度学习软件库进行检测、挖掘软件库的代码漏洞，是保障深度学习模型的可靠性的基础之一。本次报告介绍了2种基于API层的深度学习软件库…
随着对抗样本的危险性日益凸显，提高模型的鲁棒性成为研究的主要方向之一，然而，在评估鲁棒性方面还没有统一的标准，使得不同的防御方法之间对比存在很大的困难。
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自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。那预训练在自然语言处理中优势怎样发展起来的呢…
