由國家網信辦、工信部、公安部、國家廣電總局等國家部委聯合主辦的第三屆中國人工智能大賽于近日公布賽果，中國科學技術大學網絡空間安全學院俞能海教授、張衛明教授團隊的WM_Team由周文柏副研究員帶領，榮獲“基于人工智能的音視頻合成”賽道A級證書（前二名）、“深度偽造視頻生成方法識別” 賽道B級證書（前五名）的優秀成績。其中來自中國科大網絡空間安全學院的三位本科生（張志凌、張中逸、馮瑋韜）發揮出色，首次參與科技競賽即獲得“基于人工智能的音視頻合成”賽項A級證書，表明了該團隊在學習科研中的優秀能力，也是中科大網絡空間安全學院“以賽促研”的學生培養理念的重要成果。

圖1 第三屆中國人工智能大賽官網（https://ai.xm.gov.cn/2020V1/index.html）

中國人工智能大賽已在廈門成功舉辦兩屆，包括國內頂尖的人工智能研究院所阿里巴巴、奇虎360、RealAI、網易、清華大學、中科院計算所等在內的累計一千余支團隊參賽報名，取得了良好的行業及社會口碑，已成為國內人工智能領域規格最高的賽事之一。今年大賽在“十四五”《綱要》的指導下重點聚焦算法治理、深度偽造音視頻檢測、網絡安全等方向，希望以競賽方式解決現實場景中需求問題，加速人工智能的技術發展和應用創新。本次比賽賽題由清華大學、浙江大學、阿里巴巴、科大訊飛等知名校企聯合出題，賽題新穎，且頗具難度。其中基于人工智能的音視頻合成項目要求參賽隊伍使用人工智能技術將目標人物替換到10個視頻中。最終評價指標包含“主觀評判”、“模型檢測”和“質量評估”三部分，參賽隊伍得分為這三部分的和。

圖2 不同賽道規則說明

而深度偽造視頻生成方法識別項目要求參賽隊伍識別深度偽造視頻的生成方法。主辦方提供的測試數據（約4000個，含有各種清晰度）是由5種指定方法（FSGAN，First order motion model，wav2lip，DeepFaceLab和FaceShifter）制作而成，同時不提供訓練數據，參賽隊伍需識別每個測試樣本制作過程中使用的生成方法，最終評價指標由Macro F1 loss衡量。經過兩周的準備，最終WM_Team基于SimSwap方法，獲得了基于人工智能的音視頻合成”賽道A級證書。同時沒有利用任何側信道方法，僅憑借算法模型性能取得了深度偽造視頻生成方法識別” 賽道B級證書。

圖3 WM_Team部分參賽隊員（從左至右依次為本科生張志凌、馮瑋韜、張中逸）

戰隊所在的俞能海教授和張衛明教授的課題組長期從事多媒體安全與AI安全的相關研究，近年來，在對抗樣本、深度學習模型保護、深度偽造與檢測等方向取得了一系列成果，在該領域的頂會頂刊TPAMI、CVPR、AAAI、ICCV等發表了多篇高水平論文。團隊曾于2020年在Facebook、MIT等組織的全球最大規模的“深度偽造檢測挑戰賽（DFDC）”獲得全球亞軍（國內最好成績），贏得30萬美元獎金，并且相關成果被中國信通院評為2014年以來人工智安全領域的8項中國創新成果之一。并在“世界三大黑客賽事”之一的GeekPwn極棒大賽中取得年度亞軍的成績，在2019年人工智能頂會IJCAI-Alibaba人工智能算法對抗賽獲得防御賽冠軍和非定向攻擊亞軍。本次人工智能大賽取得的優異成績將進一步擴大我校在人工智能安全領域的影響。

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