12月8日下午2點，我院于逸夫樓201會議室成功舉行信息安全與取證系列學術報告。華南理工大學電子與信息學院教授、博士生導師胡永健，廣東工業大學信息工程學院副教授、碩士生導師翁韶偉，南京信息工程大學教授、博士生導師陳北京，湖南大學信息科學與工程學院教授、博士生導師楊高波受邀作為本次報告會主講嘉賓，我院部分學生到場聆聽。此次學術報告由我院教師歐陽軍林、丁湘陵主持。

報告會伊始，胡永健帶來題為“Deepfakes換臉視頻的挑戰及其應對”的學術報告。他通過當下流行的換臉視頻引入Deepfakes概念——基于深度學習的換臉技術，并對其中基于生成對抗網絡（GNA）的圖片換臉技術進行詳細講解。報告中，胡永健簡述Deepfakes檢測原理與檢測途徑，并展示了他工作室的三個工作成果。最後，胡永健說道：“總的來看，現有的假臉檢測技術僅處于初級階段，各種算法通常對于特定數據庫效果較好，但泛化性能太差，跨庫檢測性能下降嚴重，我們期待這些問題能被早日解決。”

緊接着，翁韶偉以一封加密信件的解碼引入信息隐藏技術，開啟題為“高性能（保真）可逆信息隐藏”的學術報告。翁韶偉指出：“近年來，研究者提出過很多有效的信息隐藏算法，但其中大多數算法将給原始載體帶來永久性失真。為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。”同時，翁韶偉講到現代隐藏技術是古典隐藏思路與現代媒體、通信技術的結合，而她本次報告更偏重于對容量需求不高但側重于高視覺質量的一類新的可逆信息方法。

随後，陳北京從研究背景、主要工作、未來展望三個方面講述了魯棒圖像篡改定位算法研究。他通過數幅僞造合成的圖片總結出報告中心論點，即：網絡空間大數據時代需要數字取證，并介紹出圖像篡改取證問題的兩個層次和圖像篡改定位技術研究現狀。陳北京就目前取得的工作進展講解了五種圖像篡改定位領域的算法，同時就相關問題提出四方面展望。提問環節，陳北京對現場師生所提出的問題一一詳細進行解答，現場學術氣氛十分濃厚。

最後，楊高波就“人臉表示攻擊與深度人臉圖像篡改被動取證”這一問題展開報告。楊高波強調，人臉圖像包含豐富且直觀的信息，但其本身又具有脆弱性和弱隐私性，防範其被惡意篡改變得尤其重要。此外，楊高波還介紹了他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。

此次學術報告的成功舉行，讓我院師生見識到圖像技術在信息安全與取證領域的應用，為大家在計算機科學發展方面帶來新的思考與研究方向。至此，我院信息安全與聽證系列學術報告圓滿結束。

文/圖譚曉珊

責任編輯：陳婷婷