随着大规模扩散模型如DALL-E 2和Stable Diffusion等的崛起，人工智能技术在生成高质量、逼真图像以及进行图像合成和编辑方面取得了巨大进展。然而，人们对用户友好的生成式AI模型的滥用也产生了担忧，这可能导致不恰当或有害的数字内容的创建。恶意行为者可以利用公开分享的个人照片，通过使用现成的扩散模型对其进行编辑，并带有恶意意图。
为了解决越来越严峻的未授权图像篡改问题，麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员推出了“PhotoGuard”，这是一款AI工具，旨在抵御DALL-E和Midjourney等高级生成式AI模型。
随着大规模扩散模型如DALL-E 2和Stable Diffusion等的崛起，人工智能技术在生成高质量、逼真图像以及进行图像合成和编辑方面取得了巨大进展。然而，人们对用户友好的生成式AI模型的滥用也产生了担忧，这可能导致不恰当或有害的数字内容的创建。恶意行为者可以利用公开分享的个人照片，通过使用现成的扩散模型对其进行编辑，并带有恶意意图。
为了解决越来越严峻的未授权图像篡改问题，麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员推出了“PhotoGuard”，这是一款AI工具，旨在抵御DALL-E和Midjourney等高级生成式AI模型。
PhotoGuard的功能与应用
在研究论文《提高恶意AI驱动图像编辑的成本》中，研究人员声称PhotoGuard可以检测人眼无法察觉但计算机模型可以察觉到的像素值“扰动”。该工具的目标是在图像上传至互联网之前“加固”图像，确保其对抗AI驱动的篡改尝试。这种弹性是通过将精心制作的、不可察觉的像素扰动融入要保护的图像中来建立的，这些扰动旨在干扰试图篡改图像的AI模型的功能。
据MIT CSAIL的研究人员介绍，PhotoGuard采用了两种不同的“攻击”方法来创建扰动：编码器攻击和扩散攻击。
“编码器”攻击主要关注AI模型内的图像潜在表示，使模型将图像视为随机的，从而几乎不可能进行图像篡改。而“扩散”攻击是一种更复杂的方法，涉及确定目标图像，并优化扰动以使生成的图像与目标图像极其相似。
AI应用在抵御图像篡改中的优势与局限
PhotoGuard的AI应用机制是“对抗性扰动”。这些扰动是对图像像素的微小修改，在操纵机器学习模型的行为方面证明非常有效。PhotoGuard利用这些扰动来操纵处理受保护图像的AI模型，使其产生不现实或无意义的编辑。
然而，研究团队指出，虽然PhotoGuard有很大潜力，但它并不是绝对完美的解决方案。恶意个体可能尝试通过应用噪声、裁剪或旋转图像来逆向工程保护措施。因此，PhotoGuard目前还处于研究证明阶段，并不适合用于对图片进行加固。
在研究论文《提高恶意AI驱动图像编辑的成本》中，研究人员声称PhotoGuard可以检测人眼无法察觉但计算机模型可以察觉到的像素值“扰动”。该工具的目标是在图像上传至互联网之前“加固”图像，确保其对抗AI驱动的篡改尝试。这种弹性是通过将精心制作的、不可察觉的像素扰动融入要保护的图像中来建立的，这些扰动旨在干扰试图篡改图像的AI模型的功能。
据MIT CSAIL的研究人员介绍，PhotoGuard采用了两种不同的“攻击”方法来创建扰动：编码器攻击和扩散攻击。
“编码器”攻击主要关注AI模型内的图像潜在表示，使模型将图像视为随机的，从而几乎不可能进行图像篡改。而“扩散”攻击是一种更复杂的方法，涉及确定目标图像，并优化扰动以使生成的图像与目标图像极其相似。
主体段落3：AI应用在抵御图像篡改中的优势与局限
PhotoGuard的AI应用机制是“对抗性扰动”。这些扰动是对图像像素的微小修改，在操纵机器学习模型的行为方面证明非常有效。PhotoGuard利用这些扰动来操纵处理受保护图像的AI模型，使其产生不现实或无意义的编辑。
然而，研究团队指出，虽然PhotoGuard有很大潜力，但它并不是绝对完美的解决方案。恶意个体可能尝试通过应用噪声、裁剪或旋转图像来逆向工程保护措施。因此，PhotoGuard目前还处于研究证明阶段，并不适合用于对图片进行加固。
PhotoGuard的出现为应对未授权图像篡改问题提供了新的解决思路。作为一款AI工具，PhotoGuard可以有效地检测并对抗像素级别的扰动，提高图像对抗AI篡改的抵抗能力。然而，我们也要意识到，PhotoGuard并不是完美的解决方案，恶意行为者可能采用其他手段来对抗该工具的保护措施。因此，继续深入研究和改进AI技术，加强与开发者合作，建立全面有效的图像保护机制是未来的发展方向。随着数字技术的不断发展，我们相信PhotoGuard的技术将在未来有更广泛的应用，帮助打造更加安全和可信的数字世界。
