基于解耦逆向网络的深伪人脸溯源

深伪人脸不仅侵犯个人身份隐私，还混淆公众并造成巨大社会危害。当前的深伪检测仅停留在区分真假的层面，无法追溯与伪造人脸对应的原始真实人脸，即不具备证据溯源能力。面向司法取证的深伪对抗技术迫切呼唤深伪溯源。本文开创性地提出关于人脸深伪的一个有趣问题——“知其然并知其所以然”的主动取证。鉴于深伪人脸并未完全丢弃原始人脸的特征，尤其是面部表情与姿态，我们认为可由其深伪对应人脸近似推测出原始人脸。相应地，我们设计了一个解耦逆向网络，在伪造-原始人脸配对样本的监督下解耦深伪人脸的潜空间特征，以逆向推断原始人脸。