为了要打击恶意改图,脸书现在释出图像相似性(Image Similarity)资料集,提供用于侦测线上有害图像变造的基准。图像相似性资料集含有超过100万张的图像,其中有5万张是由脸书所提供的查询图像。另外,脸书还举办了挑战赛,以20万美元的奖励,广邀研究人员来比赛,切磋侦测图片变造的能力。
社交媒体上的错误讯息以及平台遭到滥用的情况,使得不少相关团体着手提出解决方案,除了事实查核之外,还积极打击伪造图像,包括发展深度伪造(DeepFake)、恶意迷因侦测等技术,而脸书提到,最佳的解决方案,必须要与社群合作,因此他们集结众人之力,创建了目前已知最大的图像相似性资料集,内含包括由人或是自动编辑的图像。
虽然大多数的用户,都是出于良性或是娱乐的目的后制图像,不过却有部分恶意人士,透过变造图像来传播错误、暴力和仇恨讯息,而这可能使其他人受到伤害。
社交媒体运用内容追踪和图像相似性来阻挡,可能对社会产生负面影响的图像或是影片传播,透过结合人工和自动侦测工具,希望尽早发现裸露、暴力和已知错误的讯息,但是人工审查并无法大规模处理图像,因此提高机器学习模型的辨识能力,才能够有效改善这样的问题。
图像相似性指的是从大量不相关的图像,找出遭到变造的图像来源,这个技术并非是全新的概念,早被用于内容审查领域,诸如错误讯息、侵犯版权和诈骗等。图像相似性检测,是一种视觉内容追踪方法,脸书提到,图像相似性检测的发展并未受到重视,针对像是分类或物体辨识等,针对其他视觉任务发展的模型,并无法在图像相似性侦测上良好作用,而且缺乏大型标准化资料来源,无法测量图像相似性算法的效能,也阻碍了相关研究。
因此经过变造的图片,通常能够避开不够强大的自动图像检测系统。为了要改进侦测系统的能力,脸书创建了Image Similarity资料集,希望让基于机器学习技术的系统,能够透过强化预测视觉内容相似性,使得线上服务可以大规模侦测遭到变造的图像。
图像相似性资料集能够作为相似检测的基准,其包含100万张的图像,和5万张由人工与非人工编辑转换的查询图像。为了避免这个资料集被恶意人士滥用,脸书将会先开放给同意资料集限制条款的挑战赛参与者存取,在挑战赛之后,脸书就会开放资料集,其他研究人员也只要同意使用条款,就可拿来研究使用。
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