11、机器学习在社会工程中的应用

机器学习在社会工程中的应用

1. 深度伪造技术及识别

1.1 深度伪造技术应用于视频

深度伪造技术可以逐帧应用于图像，进而扩展到视频处理。其具体操作步骤如下：
1. 导入适当的库。
2. 指定风格和内容图像，其中内容为目标图像，风格为要绘制的面部图像。
3. 若图像中有多个面部，系统会提示选择要使用的面部。
4. 进行计算，确定如何绘制叠加的面部。
5. 绘制并显示深度伪造叠加的面部。

虽然目前该实现还有改进空间，但整体效果尚可。

1.2 深度伪造识别

随着深度伪造和类似图像伪造技术的出现，区分伪造和真实媒体变得越来越困难。不过，神经网络既可以合成虚假媒体，也能检测它们。我们可以利用深度神经网络（MesoNet 架构）来检测虚假图像，具体步骤如下：

准备工作

• 使用 pip 安装 keras、tensorflow 和 pillow：

pip install keras tensorflow pillow

• 在 mesonet_test_images 文件夹中已有一组真假图像，也可添加更多图像。

操作步骤

代码结构分为四个部分： Deepfake Recognition.ipynb （主文件）、定义 MesoNet 分类器的 mesonet_classifier