一些老读者都知道我比较关心换脸工具，主要是危害实在是太大了。
自从2017年Deepfake发布以来，许多女明星深受其害。
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盖尔·加朵、泰勒·斯威夫特、艾玛·沃特森、斯嘉丽·约翰逊和麦茜·威廉姆斯都是Deepfakes的得意之作。
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除了低俗的将女明星的脸换到不可描述的视频中，还有的人用Deepfake 恶意攻击他人。
印度记者 Rana Ayyub就是个例子。
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自揭露了印度官员的黑幕后，就遭到官员的疯狂报复，除了死亡威胁，还用上了Deepfake 换脸。
他们将Rana Ayyub 的面孔与不可描述的视频中主角换脸，并散播出去。
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看到这个视频，就连朝夕相处的家人都不愿意相信她，更别提网络路人了。
一些网友纷纷在网络上对 Rana Ayyub 进行人身攻击，语言能多下流就多下流。
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最终，Rana Ayyub 在各方面重压心瘁住院了。
可见换脸视频的可怕之处，这种视频毁掉一个人真的是太简单了。
哪怕再恩爱的夫妻看到被换脸后的视频，也不免心生隔阂，更别提同事、路人了，无脑狂喷只是简单操作。
不仅仅是女生，男生也受不了被这样对待吧。
虽然这项技术已经被明令禁止，但是网上还流传着各种安装包，下载次数更是让人瞠目结舌，更别提还有相关教程！
所以如何防止和判断视频是否是真实的成为关键，许多科技公司也为之努力。
2018年，谷歌和Jigsaw合作，发布大型可视化Deepfake数据集，现已纳入Face Forensics视频基准测试。
并征集了3000多名真人亲自上阵，拍摄合成视频，期待为视频鉴别的发展贡献更多的力量。
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通过真实视频和合成视频进行对比检测出视频的真假。
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当时，谷歌的技术精确度已经超过96.4%，并且还在不断的优化。
在这里先夸夸谷歌，挺良心的。
但是这完全治标不治本，仅仅能检验出视频真假，给受害人的名誉挽回不了太大，毕竟众口铄金。
许多人表示要是从源头防治，难道是不发照片了吗？
波士顿大学最新研究告诉你，大可不必这样，只要将自己的照片做些改变就行。
最近，波士顿大学的一篇论文表示，将照片输入到工具中，Deepfake就不能使用我们的照片了。
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在照片中加入人们看不见的噪声，Deepfake修改后图像就会变得模糊不堪。
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在论文中，无论是加入多少噪点都不会影响我们肉眼见到的原图，但是会影响Deepfake的换脸后的图像，数值越大，图像越模糊。
仔细想想这不就是从根本上解决被换脸的问题吗，这个构想无疑解决了许多人的顾虑。
虽然看起来比较麻烦，但是从根本上打消了人们的后顾之忧，希望一些社交软件可以进行参考，在软件中加入“一键保护”功能，轻松给所有图片加入噪点。
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