在創建統一檢測偽造人臉的人工智能模型之前，上尉武氏幸和同事們因循守舊，多次失敗，只解決了孤立的威脅。
作者團隊隸屬於Viettel數據服務與人工智能中心，其多模態AI人臉偽造檢測模型是8月19日國防部頒發的第26屆全軍青年創新獎12個一等獎之一。
職業軍人上尉武氏幸是該團隊成員，她表示，該項目是在電子客戶身份識別系統部署的背景下誕生的，工程師們面臨大量偽造人臉攻擊，這些攻擊旨在欺騙系統並出於各種不良目的侵犯用戶安全。
該團隊在研究阻止方案時面臨一系列挑戰，因為偽造人臉的類別日益精巧、變化迅速，從打印照片、手機拍攝照片、3D硅膠面具到3D人臉重建。其中，生成式AI技術製造的假人臉肉眼無法察覺。
最初，工程師們開發了單獨的模型來攔截每種攻擊，但數據領域特徵不同導致系統臃腫，無法及時攔截。高錯誤率使用戶面臨諸多風險。
“循規蹈矩讓團隊失敗了很多次，我們許多個不眠之夜都在思考，甚至長時間爭論只是為了尋找另一條道路。因為如果繼續用單獨模型去解決每種偽造，就會永遠追趕攻擊者而追不上他們。”這位女上尉分享道。
最終，他們統一了一種具有轉折意義的新方法：設計一個統一的AI模型——不追逐每種深度偽造變體，不修補每個漏洞，而是從根源解決問題。工程師們自主創建了一個多模態的新一代AI模型，命名為BiMoTranS。
核心差異在於該模型是統一的，能夠同時識別多種攻擊形式。BiMoTranS從頭使用自有數據進行訓練，不依賴國外預訓練AI模型。該模型已在越南和美國註冊發明專利，已經通過審查並刊登公告。
幸上尉表示，自2024年6月起，該解決方案已投入實際應用，服務於銀行交易、電子錢包驗證和公共服務驗證中的偽造檢測，惠及20多個組織和企業，成功檢測並阻止了超過520萬次偽造入侵系統。該方案還集成到早期預警系統中，用於檢測網絡空間中的偽造和歪曲行為。
“該應用通過了國際檢驗中的所有偽造類型，運行時比舊方案節省三倍部署資源、處理速度快一倍，操作人數減半。”幸女士補充道。
未來，該模型將升級，以檢測從文本、指紋到語音的更多偽造手段；集成到數字平臺和社交媒體，在疑似偽造或視頻通話詐騙時進行攔截和預警。該單位也做好準備，在國防部交付任務時，將其用於機場、海港、邊境等地區的國防安全任務。
第26屆全軍青年創新獎共有473名作者和作者團隊獲獎，其中一等獎12項、二等獎88項、三等獎176項、鼓勵獎197項。作品涵蓋12個專業領域，從信息技術、軍事社會科學與人文、訓練與教育培訓、彈藥武器、電子-電信-自動化、機械-動力、後勤、醫藥到軍事藝術和深層科技領域。許多作品貼近實際，直接服務於訓練、戰備、技術保障和官兵及人民健康護理。
越南中文社
