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第1795期
韓國國會消極應對性犯罪 學生聯盟力促國會修正案
2024-10-04
【記者張博媛報導】9月25日,首爾婦女會大學生聯盟(簡稱首婦大聯)組織的「聯合行動:打擊DeepFake性犯罪」(以下簡稱聯合行動)在韓國國會議事堂前舉行記者會,譴責國會對於DeepFake(深偽技術)性犯罪的漠視,以及在9月23日否決《深偽性犯罪防預法》修正案。性別平等委員會最終於9月26日通過修正案,使得加害者無法以不知情為由逃避刑罰。 韓國文化廣播公司(Munhwa Broadcasting Corporation)在8月的報導中,首次揭露仁荷大學内的Telegram群組,大量散佈以DeepFake合成學生的臉所製成的性影像,加害者超過1200人。「然而校方只希望能快速掩蓋新聞,警方聲稱加害者遍佈範圍過大無從調查,要求受害者自行舉證。」高麗大學女權學生會(Korea University Student Association for Women's Rights ,以下簡稱女權學生會)表示。 9月23日,韓國國會性別平等委員會否決《深偽性犯罪防預法》修正案,稱查舉性影像將使警力無法負荷。聯合行動對此強烈不滿,9月25日舉行記者會譴責國會。首婦大聯失望地說:「我們認為國會對此(DeepFake性犯罪)漠不關心,也放棄了自己(保護國民)的責任。」聯合行動發起公民連署推動修法,最終在超過20萬人連署和在野黨的推動下,國會9月26日通過《深偽性犯罪防預法》修正案。 首婦大聯回應:「我認為這是一個巨大的進展,因為它明確指出國家有責任保護DeepFake性剝削的受害者。」由於受害者仍不被賦予刪除影像的權利,首婦大聯認為修正案只是草率地解決眼前問題,沒有以保護人民安全和婦女安全為重點。修正案的保護對象以兒童與青少年為主,女權學生會指出,雖然涉及兒少的性犯罪率高達70%至80%,將他們擺在首位固然重要,但其他年齡層的受害者也應被重視。 女權組織CAT認為《深偽性犯罪防預法》修正案的通過可以視為一項打擊DeepFake性犯罪的重要里程,「但我們不會僅止步於此(修正案通過)。」他們補充說:「我們希望能持續推動數位素養教育以及監督加害人,唯有校園及社會環境的改變,才能形成大眾重視人權的文化。」首婦大聯和女權學生會也透露,他們正在與更多大學籌備打擊DeepFake性犯罪和性別平等的Open Mic及連署活動,未來會將連署書和訴求遞交至教育部,期待能創造更安全和平等的校園環境。
新知
第1772期
反制換臉技術 假面騎「識」即時偵測防堵詐騙
2022-11-24
【記者張倩怡綜合報導】近年深偽技術(註一)快速發展,為影片中的人換臉已不再是難事,但也導致利用此技術的詐騙案層出不窮。長庚大學資訊管理學系學生團隊開發「假面騎『識』」Deepfake換臉即時檢測平台,除可辨識照片和影片外,更可即時檢測視訊是否有使用深偽技術。此發明獲得2022大專校院資訊應用服務創新競賽資安組第二名。 長庚大學資訊管理學系學生團隊開發「假面騎『識』」Deepfake換臉即時檢測平台,獲得2022大專校院資訊應用服務創新競賽資安組第二名。 圖/研究團隊提供註一:深偽技術( Deepfake)指以人工智慧深度學習的技術,合成某個不一定存在的人的影像甚至聲音,並疊加至目標圖像或影片上,偽造出可以假亂真的影片。當今深偽技術發展快速,線上有許多免費的換臉程式遭到濫用,進而出現大量的偽造影片。根據Sensity資料顯示,2018年12月起偽造影片的數量每六個月就增加一倍,引發不少社會事件,如冒充名人進行詐騙。團隊成員朱哲弘說明,「最初是因小玉Deepfake換臉A片事件而引發我們做現在的檢測系統。」團隊使用1萬3000張圖片訓練模型,並以手動標記資料,選取出理想的人臉範圍。朱哲弘表示,為求準確,「我們很多都是一張一張去標記的。」接著,再透過讓AI學習人臉特徵,分辦有無使用深偽技術。系統除了可偵測常見的照片及影片外,團隊更因應線上化的趨勢,新增即時通訊也能使用的檢測功能。使用者只需將線上會議視窗名稱輸入至系統中,網站即會將資料傳送至後端已訓練好的模型進行分析,此功能亦適用於大部份的即時通訊軟體。 使用者可以在換臉即時檢測平台上傳靜態圖片,偵測是否有使用深偽技術的可能性。 圖/研究團隊提供團隊成員高語澤提及,現今其實有更準確的演算法訓練方式,不過視訊相較於一般辨識更講求速度,因此團隊選擇YOLOv5(註二)演算法。指導老師長庚大學資訊管理學系副教授陳宜惠也認同地表示,除了準確度,保持通話品質同樣重要,「如果有延遲是不可以接受的,要讓使用者是無感才可以。」此外,團隊也坦言,雖然系統已滿足大部份需求,不過仍舊存在不足,「現在系統只能在電腦網頁使用,如果推出手機程式,視窗可能就會跳掉而無法偵測,加上現在系統可能被鏡頭的髒污或有些人使用濾鏡都會造成誤判。」 使用者只需在換臉即時檢測平台上輸入網絡影片的ID,即可偵測每影格的畫面是否有使用深偽技術。 圖/研究團隊提供註二:YOLOv5為物件偵測的類神經網路演算法,可在圖片中找到特定的物件。而V5版本準確度稍遜於現今最新的V7版本,但有更高的靈活度和速度,更適合用於即時通訊上的偵測。目前系統可做到約85%的準確率,但深偽技術發展快速,偽造的影片只會越來越精緻以致更難識別。國立成功大學數據科學研究所助理教授許志仲表示,目前所有的偽造方法,通常依然強過於偵測方法,「此系統的功能僅限於常見且品質較差的換臉技術,但我認為越來越多人開發,會在意識層面上,降低製作偽造的(影片)比例。」他也建議,系統可加入使用者端的回饋機制,使系統更加完善。