BLADERUNNER：针对合成（AI 生成）StyleGAN 人脸的快速对策

StyleGAN 是 NVIDIA 开源的 TensorFlow 实现。它革新了高质量人脸图像生成。然而，人工智能/机器学习（AI/ML）算法的这种民主化使得恶意威胁行为者能够在社交媒体平台上建立网络身份或傀儡账户。这些超逼真的合成人脸。本报告调研了 AI/ML 在网络与信息作战中的相关性。AI/ML 算法的扩散导致了 DeepFakes 和非真实社交媒体账户的增多。威胁在战略与作战环境中被分析。现有识别合成人脸的方法依赖人工逐张视觉审查照片以寻找不一致之处。然而，通过使用 DLIB 68 landmarks 预训练文件，可利用 StyleGAN 图像中的重复行为来分析和检测合成人脸。Blade Runner 项目包含对抗 StyleGAN 图像所需的两个脚本。通过充当分析器的 PapersPlease，可从爬取的图像样本中推导出攻击指标（IOA）。这些 IOA 可反馈至充当检测器的 AmongUs，以从实时作战样本中识别合成人脸。Blade Runner 的开源版本可能缺少额外的单元测试和某些功能，但开源版本是经过删减的版本，更为精简、优化更好，并且是面向信息安全界的的概念验证。期望的最终状态是逐步增加自动化，以与其闭源前身保持同步。