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AI学会伪造卫星图像 地图服务遭遇“Deepfake Geography”问题

2021-04-24 08:37 · 稿源: cnbeta

利用三个城市的卫星照片,并借鉴用于操纵视频和音频文件的方法,一个研究小组着手确定检测虚假卫星照片的新方法,警告伪造的地理空间数据的危险,并呼吁建立一个地理事实核查系统。该研究于2021年4月21日发表在《地图学与地理信息科学》杂志上。"这些技术已经存在了。我们只是试图揭露使用相同技术的可能性,以及为其制定应对策略的必要性。"

Generating-Simulated-Images.jpg

这个简化的插图显示了如何通过将基础地图(城市A)放入深度伪造的卫星图像模型中来生成模拟卫星图像(右)。这个模型是通过区分第二座城市(城市B)的一组基础地图和卫星图像对而产生的。

正如Zhao和他的合著者所指出的,自古以来,伪造地点和其他不准确的情况一直是地图制作的一部分。这在一定程度上是由于将现实生活中的地点转化为地图形式的本质,因为没有地图可以准确地捕捉到一个地方的真实情况。但是,地图中的一些不准确之处,是地图绘制者的恶作剧。甚至有为防止侵犯版权而在地图上谨慎地放置假的城市、山脉、河流或其他特征。而放轻松一些,20世纪70年代密歇根州交通部的一份官方公路地图曾包括了虚构的城市 "Beatosu和 "Goblu",这是 "Beat OSU"和 "Go Blue"的谐音,因为当时的部门负责人想在保护地图版权的同时为他的母校叫好。

但研究人员说,随着地理信息系统、谷歌地球和其他卫星成像系统的盛行,位置欺骗涉及的复杂程度要高得多,并伴随着更多风险。2019年,负责为美国国防部提供地图和分析卫星图像的组织--国家地理空间情报局的局长暗示,人工智能操纵的卫星图像可能是一个严重的国家安全威胁。

为了研究卫星图像如何被伪造,赵和他的团队转向了一个人工智能框架,该框架已被用于操纵其他类型的数字文件。当应用于测绘领域时,该算法基本上学习了来自城市地区的卫星图像的特征,然后通过将学习到的卫星图像特征反馈到不同的基础地图上,生成一个深度伪造的图像--类似于流行的图像过滤器可以将人脸的特征映射到猫身上。

接下来,研究人员将来自三个城市--塔科马、西雅图和北京的地图和卫星图像结合起来,比较特征并创建一个城市的新图像,这些图像来自其他两个城市的特征。他们将塔科马指定为 "基础地图"城市,然后探索如何将西雅图(在地形和土地使用方面相似)和北京(两者都不同)的地理特征和城市结构结合起来,以产生塔科马的深度伪造图像。

Simulated-Satellite-Images-of-Tacoma.jpg

在下面的例子中,塔科马的一个社区在地图软件(左上)和卫星图像(右上)中显示。同一个社区的后续深假卫星图像反映了西雅图和北京的视觉模式。低层建筑和绿色植物标志着左下角塔科马的 "西雅图化 "版本,而北京的高层建筑,AI与塔科马图像中的建筑结构相匹配,投射出阴影--因此底部图像中的建筑呈现出黑暗的外观。

研究人员指出,未经训练的眼睛可能难以发现真假之间的差异。一个不经意的观众可能会把颜色和阴影仅仅归结为图像质量差。为了尝试识别 "假货",研究人员将目光投向了图像处理的更多技术方面,如颜色直方图以及频率和空间域。

赵说,一些模拟的卫星图像可以起到一定的作用,特别是在代表一段时间内的地理区域时,例如,了解城市扩张或气候变化。可能有一个地方在过去的某段时间内没有图像,或者在预测未来的时候,所以在现有图像的基础上创建新的图像--并明确指出它们是模拟的--可以填补空白并帮助提供观点。

赵说,这项研究的目的不是为了表明地理空间数据可以被伪造。相反,作者希望了解如何检测假图像,以便地理学家可以开始开发数据扫盲工具,类似于今天的事实核查服务,为公众服务。

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