必威将于2019年12月8日周日举行主题为信息安全与取证的系列学术报告，敬请光临！

报告主题：信息安全与取证

报告：2019年12月8日 周日 下午 14:00~17:45

报告地点：逸夫楼2楼201会议室

主办：必威

程 序

特邀讲者：胡永健 华南理工大学电子与信息学院教授、博士生导师

演讲题目：Deepfakes换脸视频的挑战及其应对

特邀讲者：翁韶伟 广东工业大学信息工程学院副教授、硕士生导师

演讲题目：高性能（保真）可逆信息隐藏的工作介绍

特邀讲者：陈北京  南京信息工程大学教授、博士生导师

演讲题目：鲁棒图像篡改定位算法研究

特邀讲者：杨高波 湖南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师

演讲题目：人脸表示攻击与深度人脸图像篡改被动取证

14:00-14:45 Section 1

Deepfakes换脸视频的挑战及其应对

特邀讲者：胡永健

      胡永健，2002年毕业于华南理工大学，获通信与信息系统专业博士学位；2002年至2004年在中山大学数学系应用数学站做博士后研究。2000年至2004年间先后4次在香港城市大学电脑科学系分别以研究助理、副研究员、研究员身份做合作研究；2005年5月至2006年8月在韩国成均馆大学信息与通信工程学院任研究教授；2006年9月至2008年8月在韩国科学技术院计算机科学系任研究教授。2011年4月至2013年4月，以玛丽居里研究员身份在英国华威大学计算机科学系从事多媒体安全方面的研究。现为华南理工大学电子与信息学院教授，博士生导师。曾任华南理工大学国际教育学院副院长。主持并参与完成了20多项国际、国家、省部级科研项目和企事业单位委托项目，已在国内外重要学术期刊及会议上发表研究论文90多篇，其中70余篇被SCI和EI收录。申请和已授权中国发明专利近20项。是广东省图象图形学会常务理事，美国国际电气与电子工程师学会（IEEE）高级会员，中国电子学会高级会员，中国计算机学会高级会员，全国信息隐藏暨多媒体安全专家委员会委员，中国图象图形学会数字媒体取证与安全委员会委员。担任过多个国际、国内学术会议程序委员会主席或委员。主要研究兴趣为多媒体信息安全、图像处理、机器学习及其应用。

报告提要：

人脸作为身份认证的特征之一，在人类生物识别和交际沟通中起着重要的作用。随着人工智能和机器学习的快速发展，使用深度网络模型替换人脸的Deepfake假脸视频在社交媒体和互联网中迅速传播。即使是没有编程和图像编辑基础的人也可以使用开源软件和应用程序来实现换脸，如DeepFaceLab 、Deep-Faceswap 、Deep-Faceswap-GAN 和myFakeApp等。不法分子基于假脸视频制造的虚假新闻、恶搞视频、色**等严重损害了公众对大众传媒的信任度，扰乱社会治安，破坏国家安全。

假脸视频的迅猛发展对社会的威胁已引起了学术界和工业界的广泛关注，国内外学者和机构均已展开相关研究。目前所提出的检测方法既有基于传统手工特征，也有基于深度学习网络。总的来看，现有假脸检测技术仅处于初级阶段，各种算法通常对特定的数据库效果好，但泛化性能较差，跨库检测性能下降严重，亟需解决假脸视频检测技术通用性不足的短板。

本报告从Deepfakes的产生、发展及现状，讨论假脸视频的检测原理和方法，并汇报我们的研究成果。

15:00-15:45 Section 2

高性能（保真）可逆信息隐藏的工作介绍

特邀讲者：翁韶伟

翁韶伟， 现为广东工业大学信息工程学院副教授、硕士研究生导师。自2002 年攻读博士学位以来，本人一直从事信息安全领域的研究，在可逆信息隐藏、篡改检测等方 面取得了一系列成果。2016 年获广东工业大学资助到美国新泽西理工学院进行学术访问一年，与该领域国际知名专家施云庆教授(IEEE Fellow) 进行深入的交流。2019年7月9号到8月29号在中国台湾逢甲大学进行了为期58天的学术访问。

      本人近年来主持国家级和省市级项目4 项，其中主持3 项国家自然科学基金（一项青年基金，两项面上基金）、主持一项广州市珠江新星专项；作为主要成员参与了国家级(包括国家“973”课题2 项，国家自然科学基金项目4项) 及省部级以上科研项目多项。申请人作为第一作者及通信作者在国内国际学术会议和刊物上发表学术论文36 篇，其中26 篇被SCI 检索、10 篇被EI 检索。申请人已申请国家发明专利15 项，其中已获授权专利3 项。 

报告提要：

信息隐藏是将秘密信息以一种不被人察觉的方式嵌入到宿主载体中，并在需要的时候从含密载体中提取出秘密信息，从而达到隐蔽通信和版权保护的目的。近年来，针对不同的应用场景，研究者提出了很多有效的信息隐藏算法。但是，这其中大多数算法的信息隐藏过程将给原始载体带来永久性失真，而这些失真对于一些应用场合（例如医疗诊断和法律执行）是不可接受的。为了兼顾信息隐藏和原始载体的无失真恢复，可逆信息隐藏作为一种特殊信息隐藏被提出。

本报告偏重于对容量需求不高（仅需嵌入一些认证信息，以Lena为例，容量低于0.14 bpp）但侧重于高的视觉质量）应运而生的一类新的可逆信息方法。本报告先对可逆信息隐藏现有技术进行一个简单的介绍，比如灰度平移，差扩展，PVO, IPVO等技术，接着介绍我们自己的改进算法：

     1、考虑到IPVO中一个块只修改最大和最小两个像素，大部分的像素都没有参到水印嵌入中，因此嵌入容量不高；为此我们提出了只有中间像素不变，其余所有的像素都可以参与信息隐藏的可调节的可逆水印方案；

     2、针对IPVO存在中的不足和充分利用像素间的高相关性的特点，我们提出了用第三大像素预测第二大像素，同时用第二大像素来预测最大像素的想法。为了保证算法的可逆性，即维持嵌入向后的像素次序不变，我们将三进制像素嵌入到了最大的三个像素。

16:00-16:45 Section 3

鲁棒图像篡改定位算法研究

特邀讲者：陈北京

陈北京，教授，博士生导师。2011年博士毕业于东南大学，并先后在法国国家健康与医学研究院医学信息处理实验室、韩国成均馆大学、美国新泽西理工学院、芬兰奥卢大学以博士后或访问学者身份从事共计两年半的研究工作。入选江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师。主要研究方向为图像篡改取证和计算机生成人脸取证。主持了包括国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年科学基金、江苏省自然科学基金面上项目等在内的多项横纵向基金的研究工作。已在包括IEEE TIP、IEEE TSP等在内的国内外重要学术期刊上作为第一作者发表论文近30篇，其中SCI 检索14篇，ESI高被引论文2篇。据Google Scholar不完全统计，所发论文的引用总次数已达1130余次。

  报告提要：

随着数字图像处理技术的发展，相应的软件不断地涌现，如Photoshop，3DMAX和美图秀秀等，越来越多的非专业人士能熟练使用，从而导致数字图像篡改事件日益频发。这次报告将主要介绍我们团队在图像篡改定位领域的工作进展，包括传统的方法以及基于深度学习的方法。同时也将对该领域进行一些展望。

17:00-17:45 Section 4

人脸表示攻击与深度人脸图像篡改被动取证

特邀讲者：杨高波

杨高波，博士，湖南大学信息科学与工程学院教授、博士生导师。网络与信息安全湖南省重点实验室骨干成员。

     1995年毕业于沈阳工业学院电子工程系；1998年至 2001华东交通大学毕业, 获交通信工程及控制专业的工学硕士学位；2001年3月进入上海大学通信与信息工程学院攻读博士, 2004年3月毕业获工学博士学位。同期, 进入湖南大学计算机与通信学院任教。2005年5月晋升为副教授，2008年6月破格晋升为教授。2008年，被评为湖南大学优秀教师，并入选湖南省青年骨干教师培养对象。2010年入选湖南省新世纪121人才工程。2010年8月至2011年8月，在英国萨里大学进行访问学者交流。2011年，入选教育部新世纪人秀人才支持计划。主要的学术兼职包括：教育部保密管理专业教学指导分委员会委员、中国人工智能学会智能传媒专业委员会委员、江苏省物联网移动互联技术工程实验室的学术委员会委员。研究方向为：图像/视频信息安全，多媒体通信。 近几年，主持了国家973前期研究专项1项、国家重点研发计划项目子课题1项，国家自然科学基金面项目4项，湖南省自然科学基金重点项目1项。出版专著1 本，译著2本，主编教材3本。在IEEE TCSVT、TMM和ACM TOMM等权威期刊发表论文多篇。

报告提要：

人脸图像蕴含丰富而直观的个人身份信息, 例如性别、种族、情绪、年龄段和健康状况等。然而，人脸图像具有脆弱性和弱隐私性。在刷脸支付和刷脸进站等新应用正在不断地进入大众日常生活的全面“刷脸”时代，以生成对抗网络（GAN）等为代表的人工智能（AI）技术也使得人们难以辨别自然人脸图像和合成人脸图像，甚至欺骗人脸识别系统。本讲座以全面刷脸和人工智能开始说谎为背景，报告我们在数字人脸表示攻击、人脸图像合成和表情迁移被动取证等方面的一些研究工作。