2003网站太阳集团将于2019年12月8日周日舉行主題為信息安全與取證的系列學術報告，敬請光臨！

報告主題：信息安全與取證

報告：2019年12月8日 周日 下午 14:00~17:45

報告地點：逸夫樓2樓201會議室

主辦：2003网站太阳集团

程 序

特邀講者：胡永健 華南理工大學電子與信息學院教授、博士生導師

演講題目：Deepfakes換臉視頻的挑戰及其應對

特邀講者：翁韶偉 廣東工業大學信息工程學院副教授、碩士生導師

演講題目：高性能（保真）可逆信息隐藏的工作介紹

特邀講者：陳北京  南京信息工程大學教授、博士生導師

演講題目：魯棒圖像篡改定位算法研究

特邀講者：楊高波 湖南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師

演講題目：人臉表示攻擊與深度人臉圖像篡改被動取證

14:00-14:45 Section 1

Deepfakes換臉視頻的挑戰及其應對

特邀講者：胡永健

      胡永健，2002年畢業于華南理工大學，獲通信與信息系統專業博士學位；2002年至2004年在中山大學數學系應用數學站做博士後研究。2000年至2004年間先後4次在香港城市大學電腦科學系分别以研究助理、副研究員、研究員身份做合作研究；2005年5月至2006年8月在韓國成均館大學信息與通信工程學院任研究教授；2006年9月至2008年8月在韓國科學技術院計算機科學系任研究教授。2011年4月至2013年4月，以瑪麗居裡研究員身份在英國華威大學計算機科學系從事多媒體安全方面的研究。現為華南理工大學電子與信息學院教授，博士生導師。曾任華南理工大學國際教育學院副院長。主持并參與完成了20多項國際、國家、省部級科研項目和企事業單位委托項目，已在國内外重要學術期刊及會議上發表研究論文90多篇，其中70餘篇被SCI和EI收錄。申請和已授權中國發明專利近20項。是廣東省圖象圖形學會常務理事，美國國際電氣與電子工程師學會（IEEE）高級會員，中國電子學會高級會員，中國計算機學會高級會員，全國信息隐藏暨多媒體安全專家委員會委員，中國圖象圖形學會數字媒體取證與安全委員會委員。擔任過多個國際、國内學術會議程序委員會主席或委員。主要研究興趣為多媒體信息安全、圖像處理、機器學習及其應用。

報告提要：

人臉作為身份認證的特征之一，在人類生物識别和交際溝通中起着重要的作用。随着人工智能和機器學習的快速發展，使用深度網絡模型替換人臉的Deepfake假臉視頻在社交媒體和互聯網中迅速傳播。即使是沒有編程和圖像編輯基礎的人也可以使用開源軟件和應用程序來實現換臉，如DeepFaceLab 、Deep-Faceswap 、Deep-Faceswap-GAN 和myFakeApp等。不法分子基于假臉視頻制造的虛假新聞、惡搞視頻、色**等嚴重損害了公衆對大衆傳媒的信任度，擾亂社會治安，破壞國家安全。

假臉視頻的迅猛發展對社會的威脅已引起了學術界和工業界的廣泛關注，國内外學者和機構均已展開相關研究。目前所提出的檢測方法既有基于傳統手工特征，也有基于深度學習網絡。總的來看，現有假臉檢測技術僅處于初級階段，各種算法通常對特定的數據庫效果好，但泛化性能較差，跨庫檢測性能下降嚴重，亟需解決假臉視頻檢測技術通用性不足的短闆。

本報告從Deepfakes的産生、發展及現狀，讨論假臉視頻的檢測原理和方法，并彙報我們的研究成果。

15:00-15:45 Section 2

高性能（保真）可逆信息隐藏的工作介紹

特邀講者：翁韶偉

翁韶偉， 現為廣東工業大學信息工程學院副教授、碩士研究生導師。自2002 年攻讀博士學位以來，本人一直從事信息安全領域的研究，在可逆信息隐藏、篡改檢測等方 面取得了一系列成果。2016 年獲廣東工業大學資助到美國新澤西理工學院進行學術訪問一年，與該領域國際知名專家施雲慶教授(IEEE Fellow) 進行深入的交流。2019年7月9号到8月29号在中國台灣逢甲大學進行了為期58天的學術訪問。

      本人近年來主持國家級和省市級項目4 項，其中主持3 項國家自然科學基金（一項青年基金，兩項面上基金）、主持一項廣州市珠江新星專項；作為主要成員參與了國家級(包括國家“973”課題2 項，國家自然科學基金項目4項) 及省部級以上科研項目多項。申請人作為第一作者及通信作者在國内國際學術會議和刊物上發表學術論文36 篇，其中26 篇被SCI 檢索、10 篇被EI 檢索。申請人已申請國家發明專利15 項，其中已獲授權專利3 項。 

報告提要：

信息隐藏是将秘密信息以一種不被人察覺的方式嵌入到宿主載體中，并在需要的時候從含密載體中提取出秘密信息，從而達到隐蔽通信和版權保護的目的。近年來，針對不同的應用場景，研究者提出了很多有效的信息隐藏算法。但是，這其中大多數算法的信息隐藏過程将給原始載體帶來永久性失真，而這些失真對于一些應用場合（例如醫療診斷和法律執行）是不可接受的。為了兼顧信息隐藏和原始載體的無失真恢複，可逆信息隐藏作為一種特殊信息隐藏被提出。

本報告偏重于對容量需求不高（僅需嵌入一些認證信息，以Lena為例，容量低于0.14 bpp）但側重于高的視覺質量）應運而生的一類新的可逆信息方法。本報告先對可逆信息隐藏現有技術進行一個簡單的介紹，比如灰度平移，差擴展，PVO, IPVO等技術，接着介紹我們自己的改進算法：

     1、考慮到IPVO中一個塊隻修改最大和最小兩個像素，大部分的像素都沒有參到水印嵌入中，因此嵌入容量不高；為此我們提出了隻有中間像素不變，其餘所有的像素都可以參與信息隐藏的可調節的可逆水印方案；

     2、針對IPVO存在中的不足和充分利用像素間的高相關性的特點，我們提出了用第三大像素預測第二大像素，同時用第二大像素來預測最大像素的想法。為了保證算法的可逆性，即維持嵌入向後的像素次序不變，我們将三進制像素嵌入到了最大的三個像素。

16:00-16:45 Section 3

魯棒圖像篡改定位算法研究

特邀講者：陳北京

陳北京，教授，博士生導師。2011年博士畢業于東南大學，并先後在法國國家健康與醫學研究院醫學信息處理實驗室、韓國成均館大學、美國新澤西理工學院、芬蘭奧盧大學以博士後或訪問學者身份從事共計兩年半的研究工作。入選江蘇省高校“青藍工程”優秀青年骨幹教師。主要研究方向為圖像篡改取證和計算機生成人臉取證。主持了包括國家自然科學基金面上項目、國家自然科學基金青年科學基金、江蘇省自然科學基金面上項目等在内的多項橫縱向基金的研究工作。已在包括IEEE TIP、IEEE TSP等在内的國内外重要學術期刊上作為第一作者發表論文近30篇，其中SCI 檢索14篇，ESI高被引論文2篇。據Google Scholar不完全統計，所發論文的引用總次數已達1130餘次。

  報告提要：

随着數字圖像處理技術的發展，相應的軟件不斷地湧現，如Photoshop，3DMAX和美圖秀秀等，越來越多的非專業人士能熟練使用，從而導緻數字圖像篡改事件日益頻發。這次報告将主要介紹我們團隊在圖像篡改定位領域的工作進展，包括傳統的方法以及基于深度學習的方法。同時也将對該領域進行一些展望。

17:00-17:45 Section 4

人臉表示攻擊與深度人臉圖像篡改被動取證

特邀講者：楊高波

楊高波，博士，湖南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師。網絡與信息安全湖南省重點實驗室骨幹成員。

     1995年畢業于沈陽工業學院電子工程系；1998年至 2001華東交通大學畢業, 獲交通信工程及控制專業的工學碩士學位；2001年3月進入上海大學通信與信息工程學院攻讀博士, 2004年3月畢業獲工學博士學位。同期, 進入湖南大學計算機與通信學院任教。2005年5月晉升為副教授，2008年6月破格晉升為教授。2008年，被評為湖南大學優秀教師，并入選湖南省青年骨幹教師培養對象。2010年入選湖南省新世紀121人才工程。2010年8月至2011年8月，在英國薩裡大學進行訪問學者交流。2011年，入選教育部新世紀人秀人才支持計劃。主要的學術兼職包括：教育部保密管理專業教學指導分委員會委員、中國人工智能學會智能傳媒專業委員會委員、江蘇省物聯網移動互聯技術工程實驗室的學術委員會委員。研究方向為：圖像/視頻信息安全，多媒體通信。 近幾年，主持了國家973前期研究專項1項、國家重點研發計劃項目子課題1項，國家自然科學基金面項目4項，湖南省自然科學基金重點項目1項。出版專著1 本，譯著2本，主編教材3本。在IEEE TCSVT、TMM和ACM TOMM等權威期刊發表論文多篇。

報告提要：

人臉圖像蘊含豐富而直觀的個人身份信息, 例如性别、種族、情緒、年齡段和健康狀況等。然而，人臉圖像具有脆弱性和弱隐私性。在刷臉支付和刷臉進站等新應用正在不斷地進入大衆日常生活的全面“刷臉”時代，以生成對抗網絡（GAN）等為代表的人工智能（AI）技術也使得人們難以辨别自然人臉圖像和合成人臉圖像，甚至欺騙人臉識别系統。本講座以全面刷臉和人工智能開始說謊為背景，報告我們在數字人臉表示攻擊、人臉圖像合成和表情遷移被動取證等方面的一些研究工作。