在创建统一检测伪造人脸的人工智能模型之前，上尉武氏幸和同事们因循守旧，多次失败，只解决了孤立的威胁。
作者团队隶属于Viettel数据服务与人工智能中心，其多模态AI人脸伪造检测模型是8月19日国防部颁发的第26届全军青年创新奖12个一等奖之一。
职业军人上尉武氏幸是该团队成员，她表示，该项目是在电子客户身份识别系统部署的背景下诞生的，工程师们面临大量伪造人脸攻击，这些攻击旨在欺骗系统并出于各种不良目的侵犯用户安全。
该团队在研究阻止方案时面临一系列挑战，因为伪造人脸的类别日益精巧、变化迅速，从打印照片、手机拍摄照片、3D硅胶面具到3D人脸重建。其中，生成式AI技术制造的假人脸肉眼无法察觉。
最初，工程师们开发了单独的模型来拦截每种攻击，但数据领域特征不同导致系统臃肿，无法及时拦截。高错误率使用户面临诸多风险。
“循规蹈矩让团队失败了很多次，我们许多个不眠之夜都在思考，甚至长时间争论只是为了寻找另一条道路。因为如果继续用单独模型去解决每种伪造，就会永远追赶攻击者而追不上他们。”这位女上尉分享道。
最终，他们统一了一种具有转折意义的新方法：设计一个统一的AI模型——不追逐每种深度伪造变体，不修补每个漏洞，而是从根源解决问题。工程师们自主创建了一个多模态的新一代AI模型，命名为BiMoTranS。
核心差异在于该模型是统一的，能够同时识别多种攻击形式。BiMoTranS从头使用自有数据进行训练，不依赖国外预训练AI模型。该模型已在越南和美国注册发明专利，已经通过审查并刊登公告。
幸上尉表示，自2024年6月起，该解决方案已投入实际应用，服务于银行交易、电子钱包验证和公共服务验证中的伪造检测，惠及20多个组织和企业，成功检测并阻止了超过520万次伪造入侵系统。该方案还集成到早期预警系统中，用于检测网络空间中的伪造和歪曲行为。
“该应用通过了国际检验中的所有伪造类型，运行时比旧方案节省三倍部署资源、处理速度快一倍，操作人数减半。”幸女士补充道。
未来，该模型将升级，以检测从文本、指纹到语音的更多伪造手段；集成到数字平台和社交媒体，在疑似伪造或视频通话诈骗时进行拦截和预警。该单位也做好准备，在国防部交付任务时，将其用于机场、海港、边境等地区的国防安全任务。
第26届全军青年创新奖共有473名作者和作者团队获奖，其中一等奖12项、二等奖88项、三等奖176项、鼓励奖197项。作品涵盖12个专业领域，从信息技术、军事社会科学与人文、训练与教育培训、弹药武器、电子-电信-自动化、机械-动力、后勤、医药到军事艺术和深层科技领域。许多作品贴近实际，直接服务于训练、战备、技术保障和官兵及人民健康护理。
（编译：Cici ；审校：Suki；来源：越南中文社yuenan.com）
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