第9章深度偽造原理與安全應用9.1深度偽造原理簡介本章介紹深度偽造（Deepfake）是一種利用人工智能技術偽造或篡改音圖像、音頻、視頻等內容的技術。本章主要介紹人工智能安全領域的深度偽造技術原理，并且詳細介紹如何通過編程實踐實現一個典型的深度偽造應用：人臉偽造。1.深度偽造概述自從俄烏戰爭爆發以后，有一天烏克蘭的網站上放出了一段烏克蘭總統澤連斯基的視頻。視頻中，澤連斯基身穿他標志性的綠色T恤，表情略不自然的號召他的軍隊放下武器，向俄羅斯投降。輿論嘩然，但很快人們知道這是一個造假的視頻。如圖所示為烏克蘭總統澤連斯基。1.深度偽造概述Deepfake是“DeepMachineLearning（深度機器學習）”與“FakePhoto（假照片）”兩個詞的合成詞，即通過人工智能技術中的深度學習模型將圖片或者視頻疊加到原始圖片或視頻上，借助神經網絡技術，對大量數據進行學習后，將人的聲音、面部表情及身體動作拼接合成為非常逼真的虛假內容。如圖1所示為一個真實的人臉；如圖2所示為一個偽造的人臉。2.人臉圖像偽造技術人臉圖像偽造簡稱人臉偽造，它是一種利用先進的數字圖像處理技術和人工智能，來篡改或生成視頻和圖像中的人臉，是深度偽造的一種。這種技術依靠生成對抗網絡（GANs）或自編碼器等模型，可以高度真實地替換或修改視頻和圖像中的人臉特征，從而創造出看似真實的虛假內容。2.人臉圖像偽造技術隨著對生成對抗網絡GANs研究的不斷深入，現有的深度人臉偽造技術得到進一步發展和提升。根據對人臉篡改區域和篡改目的，可將深度人臉偽造技術分為身份替換、面部重演、屬性編輯、人臉生成等，如圖所示。小結本小節簡單介紹深度偽造技術。祝同學們學習進步！致謝李劍博士，教授，博士生導師網絡空間安全學院lijian@January23,2025第9章深度偽造原理與安全應用9.2基于深度偽造技術的人臉偽造本實踐介紹本實踐主要是采用Python、OpenCV和dlib實現了一個簡單的面部交換示例，可以在兩張靜態圖像之間或通過攝像頭捕獲的實時視頻中進行人臉交換。1.實踐簡介本章的人臉偽造實踐主要過程是通過dlib完成面部檢測和特征點定位，并利用OpenCV進行圖像變換與面部融合，以實現高度逼真和無縫的面部置換效果。2.實踐目的本章實踐的主要目的如下：（1）理解面部特征點檢測的原理。（2）掌握圖像的基本處理技巧。（3）學習面部區域掩模的創建和應用。（4）熟悉圖像融合技術，實現兩個圖像間的無縫融合。（5）增進編程能力和解決實際問題的能力，通過動手實踐加深對圖像處理算法的理解。3.實踐內容本小節實踐的內容如下：1.檢測面部標志。2.對齊面部圖像。3.調整色彩平衡。4.融合面部特征。4.實踐環境本章實踐編程環境要求如下：

python版本：3.6.13或者更高版本 所需安裝庫：numpy1.19.2,opencv3.4.2,dlib

預訓練模型：shape_predictor_68_face_landmarks

運行平臺：Pycharm/vscode/GoogleColaboratory5.實踐過程第1步：初始化和配置5.實踐過程第2步：檢測面部標志5.實踐過程第3步：對齊面部圖像5.實踐過程第4步：調整色彩平衡5.實踐過程第5步：融合面部特征6.實