AIGC 時代:Zk-IMG 輔助媒體辨別虛假信息

原文:zk-IMG … Fighting Disinformation

我們所處的互聯網世界是在沒有任何真正集成數字簽名和驗證事物是否真實的情況下發展起來。這也是我們被網絡釣魚仍然攻擊的核心原因——我們的電子郵件中很少有人能夠真正驗證發件人是否真的是它所要找的人。

最令人擔憂的趨勢之一是深度造假的使用,其中圖像和視頻被修改以改變視頻中的主題。這可以在戰爭時期使用,可以向士兵發送他們的領導人告訴他們放下武器的視頻。

Kang, D.在其論文中提出了一種使用 zk-Snarks 的方法 [1],在不實際泄露原始圖像的情況下證明圖像和任何編輯的確定性。現有的零知識證明方法需要披露原始圖像或中間圖像,這可能會泄露信息。通過 zk-Snarks方法 作者還擴展了現有研究以支持高清圖像並消除了對可信第三方的需求。

該論文提供了一個簡單的深度偽造圖像示例 [2]:

AIGC 時代:Zk-IMG 輔助媒體辨別虛假信息
AIGC 時代:Zk-IMG 輔助媒體辨別虛假信息

圖 1:Deep Fake 示例 [2]

信任基礎設施的核心部分是相機證明的使用,私鑰存儲在相機中,然後用於對圖像進行數字簽名。然後,公鑰可以驗證拍攝圖像的相機。在許多情況下,原始圖像將被修改以刪除任何敏感信息。這可能與模糊車牌號或編輯圖像中的人有關。因此,我們有一組可信的核心圖像和一個或多個轉換后的圖像。然後可以將原始圖像保密。

那麼如何才能保護原始圖像的隱私,而驗證另一張圖像是修改後的版本呢?為此,zk-img 對原始圖像和轉換后的圖像進行哈希處理,並使用 zk-Snark 來證明計算是正確的。如果原始圖像的哈希值為 H_1,修改後圖像的哈希值為 H_2,那麼我們只釋放 H_2。

因此,我們擁有原始哈希和來自已證明相機的簽名,因此這是原始圖像 (H_1) 的核心證明,但可以生成與編輯版本及其哈希 (H_2) 相關的 zk-Snark。然後圖像的創建者可以證明原始圖像(來自相機的簽名)和修改後的圖像(使用 zk-Snark)。如果需要,可以將 H_2 和 zk-Snark 發布到區塊鏈或受信任的時間戳系統,以證明圖像的創建時間。總體而言,研究團隊通過 Halo 2 庫 [3] 實現了 zk-Snarks。

在圖 2 中,Bob 有一個帶私鑰的相機並拍了一張照片。然後相機使用這個私鑰對照片進行簽名,以證明圖像的來源。然後有一個公鑰將驗證簽名,從而追蹤照片是他的相機拍攝的。然後他取出照片的一部分以產生新的變形圖像。這將產生一個新的哈希值 (H_2),然後可以發布轉換后的版本。他還創建了一個 zk-Snark 用於將原始版本轉換為轉換后的版本,並將其存儲在區塊鏈上。原始圖像永遠不會被公開,但是,如果需要,Bob 可以證明原始圖像和轉換圖像之間的轉換。

AIGC 時代:Zk-IMG 輔助媒體辨別虛假信息

圖 2:zk-img 的創建

就論文的結果而言,密鑰生成和證明部分的計算成本可能很高,但是,正如我們從表 1 中看到的那樣,驗證速度相當快,範圍從 5.84 毫秒到 10.1 毫秒不等。證明大小也相當小,從 7,040 字節到 14,592 字節不等。

AIGC 時代:Zk-IMG 輔助媒體辨別虛假信息

表 1:證明創建和驗證的結果 [1]

結論

越來越多的新聞媒體正在使用經過驗證的相機,因為它們可以顯示圖像的原始來源。這涉及使用數字簽名和使用存儲在相機上的私鑰對圖像進行簽名。對圖像的任何修改都不會與簽名匹配。通常也需要對捕獲的圖像進行修改,例如刪除敏感信息。這就是 zk-Snark 證明的用武之地,它確保我們可以將修改後的圖像追溯到源圖像,而不會泄露原始圖像和哈希值。

如果您對 ZKP(零知識證明)的工作原理感興趣,請在此處嘗試:

https://asecuritysite.com/zero

參考文獻

[1] Kang, D., Hashimoto, T., Stoica, I., & Sun, Y. (2022). ZK-IMG: Attested Images via Zero-Knowledge Proofs to Fight Disinformation. arXiv preprint arXiv:2211.04775.

[2] Strickland, E. (2019). Facebook AI Launches Its Deepfake Detection Challenge — IEEE Spectrum. IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News. https://spectrum. ieee. org/tech-talk/artificial-intelligence/machinelearning/facebook-ai-launches-its-deepfake-detection-challenge.

[3] zcash. halo2, 2022. URL: https://zcash.github.i o/halo2/.

本文鏈接:https://www.8btc.com/article/6795994

轉載請註明文章出處

(0)
上一篇 2023-03-22 21:27
下一篇 2023-03-22 21:28

相关推荐