蚂蚁数科联合开源数据集 推动AI安全技术发展
生成式AI发展所引发的欺诈风险备受行业关注，研究与之对抗的鉴别技术，成为AI时代的长期命题。
8月18日，记者了解到，近日，在国际人工智能联合会议（IJCAI）期间，蚂蚁数科与新加坡科技研究局联合主办“深度伪造检测、定位、可解释性”研讨会。现场，蚂蚁数科与斯坦福大学分别开源两大深度伪造数据集，涵盖人类面部及动作伪造、声音克隆等多种模态，为行业提供了关键的基础数据资源，推动AI安全技术发展。
据悉，该研讨会聚焦Deepfake（深度伪造）识别方向，来自多国知名机构学者与行业专家分享前沿技术和应用成果。
记者从蚂蚁数科了解到，用于IJCAI“深度伪造检测挑战赛”的180万训练数据集（DDL-Datasets）正式向全球研究者开源。该数据集清晰标注了AI造假的画面位置、时间节点，有助于提升算法可解释性。研究者可在Modelscope（磨搭社区）下载获取。
由斯坦福大学、谷歌与加州大学伯克利分校联合开源的视频数据集DeepAction，包含2600段人类动作视频以及相匹配的真实镜头，研究者可在Hugging Face（抱抱脸社区）下载获取。此外，研究团队发表的论文获得该主题workshop最佳论文，提出了一种基于多模态语义嵌入的鉴别技术，可有效抵御数据篡改手段对检测算法的干扰。
蚂蚁数科长期关注并持续投入AI安全及风险防范。旗下安全科技品牌ZOLOZ自2017年起服务海外机构，目前已覆盖超25个国家和地区，“实人认证”产品准确率达99.9%。
（文章来源：广州日报新花城）
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