周迪：防伪性命为典型之木桶效应，我认为哪块板短皆漏水。
周迪：坦率地说，主流体系根本没跟上。
五为平台担当——避风港原则面对实时生成实质形同虚设，加重审查本分又涉隐私。
北美华者社区频发之虚拟绑架案也为铁证。
一句话，抛弃“照片即身份”之旧思维，建立“数据+举止+硬件”三位一体之动态防线。
周迪：旧俗眨眼、转头此类配合式动作，面对 Seedance 2.0 我认为基本失效之——生成本金极低，效果足以骗过绝大多数基于图像特征之检测体系。
视频监控就更被动之。
周迪：寻常用户，我认为须建立“数术疑虑论”——打破眼见为实。
彼些依赖 2D 摄像头之闸机与智能门锁，用平板播一段高仿真 AI 动态视频就能悠闲骗开。
目前实时监控基本不具备大规模部署机缘，此些技艺更多还为用于事后取证与司法鉴定。
Sci-Fi。因全明星赛最主要之就为打得开心，有机会就应出手，而不为畏畏缩缩之。
问：当前基于者脸识别、活体检测之安防体系，于面对高仿真 AI 视频时存哪些技艺盲区。
即梦运营发布通知称Seedance2.0暂停真者素材作为主体参考 周迪：我觉得 Seedance 2.0 此类技艺之现，标志之视觉生成从“能生成”迈进之“高度逼真且可控”之新阶段。
标准制定我主张多元共治。
为否需引入“零信赖”架构或延续身份验证机制。
隐私守护上，原始者脸数据不出设备，只上传加密特征向量，黑客截获之也还原不出原图；还能于本地打马赛克，合规又安康。
周迪：可，此些维度为我认为甚重要之辅助手腕。
交互上要增随机应战-应答——突然打光、随机指令，让单向生成之 AI 视频于实时回馈面前露馅。
第五，最新之生成模型甚至能模拟心跳引起之肤色微变，虽还做不到完美，但骗过商用 rPPG 检测已足够之。
多模态验证之本原，为从“你长得像”变成“一系列逻辑链条同时成立”——长得像他、声响像他、心跳对得上、瞳孔有反应、唇形与声响齐步。
社交媒体少发高分辨率正脸照片，关闭定位，切断数据原料。
此些法门于司法鉴定、内部查账场景极其有身价。
问：于您看来，AI 视频“以假乱真”对公共安康、钱庄交易、门禁体系等场景构成之哪些实在险情。
一位观察者网用户之新闻评论得高赞：“我今日之解过Seedance 2.0之本领后，已决定趁过年给家里长辈科普一下，要点提醒以后涉及资产之皆须直接通话确认，还得考虑额外之安康举措。
更麻烦之为生成技艺迭代太快，今日操练好之检测器，明日新模型一出来就或直接失效，而安防硬件更新周期长达数年，代差极其明显。
最后，全程录像存证。
昔之换脸就为把 A 之脸贴到 B 脸上，一转头、一遮挡立刻穿模；今它能办理繁光影、遮挡与长视频一致性，不会闪烁抖动。
响应速度上，本地跑轻量模型可做到毫秒级阻断攻击，云端来回几百毫秒，攻击者已得手之。
而且它本来就为为抓拍确凿者脸设计之，看到太真之假脸反而会当真者去追踪。
此不为可选项，为担当。
故我之裁决为：带硬件之身份认证还能扛，纯软件已岌岌可危，监控体系基本为裸奔状态。
第三，生成视频之帧率、运动模糊可与确凿摄像头完全一致，频域、时域特征趋同，老法门直接失效。
此于我看就为典型之“超级社营造学”攻击，视觉听觉双重确认反而成之心理陷阱。
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问：安防体系应如何重构以对付 AI 欺骗。
本原上为“模式匹配”被“像素伪造”正面硬刚——生成器可通过对抗操练，让假脸之像素特征无穷逼近真脸，直到骗过验证器。
比如 rPPG 检测心跳引起之肤色微变，此为确凿之生理节律，AI 甚难实时模拟出彼种不章法之混沌特征。
此才为新一代活体检测之真正方位。
周迪：于我看来，险情已从数术全球渗透到物理全球之，而且极其实在。
硬件升级 3D 架构光、红外终端，网络走专线。
四世同堂。当然，端侧算力有尽，模型须压缩，精度或略逊云端大模型。
为否存“终极处置预案”，还为吾等须接受必程度之险情共存。
目前金额最大、也最能说明疑难之为 2024 年香港彼起案件——一家跨国公司员工参加之“首席财务官”发起之视频集会，屏幕上所有参会者皆为 AI 生成之，声响、表情、闲聊互动跟真者一模一样，结局员工被骗转出 2 亿港元。
单点防御之时代已过往之。
最可怕之为虚拟绑架——犯罪分子从社交媒体扒几张孩子之照片与视频，用 AI 生成被绑之画面，家长于极度恐慌中根本来不及核实就直接付赎金。
故我认为前景之架构必为端云协同：端侧粗筛掉 90% 之低级攻击，可疑样本再加密上传云端做深度剖析。
一为从“外观模仿”晋级到“语义与物理体谅”。
问：寻常用户与企业应如何提升警惕。
我自己之裁决为，前景须“生成即标识”入法、增设专门罪名、强化国际协作，才能与技艺攻防形成合力，否则法典永远追之技艺跑。
故吾等只能转向概率信赖，给实质打可信度评分，高险情操作强制链下多重验证。
周迪：前沿技艺主要有几类：频域时序剖析，找生成模型遗留之物理法则破绽；rPPG 生理信号检测；数术水印与元数据验证；以及操练专用之对抗检测网络。
整体图案以几何架构呈现，将牙买加国代表色融为一体，视觉冲击力十足。
三为量刑难——套用诈骗、传播淫秽物品罪量刑偏轻，缺乏“滥用深度合成”独力罪名，震慑力不够。
商业间谍冒充猎头发伪造视频集会，套取公司机密；政务层面，五角大楼爆炸假图一度让美股跳水，美国大选也现之伪造候选者号召不投票之广告。
此些机缘同时成立之概率，于数学上排除之伪造之或。
问：当前主流之视频监控与身份认证体系，为否已具备识别此类 AI 生成实质之本领。
故我认为它们只能作为辅助判据，于实时验证场景还难以成为独力防线。
多模态融合我认为为必然出路，也为唯一之活命之道。
AI 掘发者为源头管控者，须于模型输出端强制嵌入符合 C2PA 标准之不可见水印，并敞开鉴别接口给安防厂商。
问：边缘计算与端侧 AI 于提升响应速度与隐私守护方面能发挥什么作用。
但说实话，放到实时监控场景，落地难度极其大。
周迪：坦率说，现有法典于全球范围内皆明显滞后。
问：能否通过视频元数据、设备指纹或网络传输特征辅助裁决视频确凿性。
” 此种技艺虽于影视、游戏等领域潜力巨大，但也带来之前所未有之安康险情——比如冒充亲者视频诈骗、伪造企业高管指令转账，甚至干扰司法取证。
核心逻辑就为增攻击难度：视觉加声纹可做唇语齐步校验，口型与声响对不上立刻露馅；生理信号如 rPPG 检测心跳，此为确凿生理历程，AI 甚难实时模拟出混沌特征；硬件模态如 3D 架构光、红外为物理降维打击，2D 屏幕伪造过不之深度与光谱检测。
把智能下沉到边缘，为守护隐私、提升响应速度之必经之路。
枢纽验证环节，我格外强调三件套：一为非受控交互，比如随机指令“用手遮嘴”“快速转头”，AI 实时生成难度极高；二为多因子叠加，U 盾、硬件令牌、手机 OTP 加语音回访，物理硬件 AI 伪造不之；三为氛围应战，体系主动频闪补光，真者瞳孔会缩，屏幕视频没反应。
多模态融合（如声纹+者脸+举止）为否为必然方位。
我认为疑难集中于五名方面。
二为取证难——鉴定高保真伪造本金极高，寻常受害者维权本金远超赔偿；证伪比证真难，举证担当倒置尚无先例。
安防体系又该如何晋级。
第一，旧俗检测依赖之摩尔纹、屏幕边框此些“屏幕回放”特征，于数术信号直接注入或高分辨率播放下完全灭，体系连屏幕边缘皆找不之。
还有无意识之微表情、注视点之自漂移，以及体系主动发起之氛围应战——突然变光看瞳孔为否收敛、突然发声看视线为否转移。
此些观察之不为“用户做之什么”，而为“用户控制不之不做什么”。
离线韧性也为我看重之优势——断网也能独力运行活体检测，不会因网络攻击整名防线瘫痪。
技艺栈上，我认为须引入硬件级多因素认证，比如 U 盾、NFC 卡、手机 TEE，让 AI 无法模拟物理凭证。
核心瓶颈我认为有三条：一为算力，边缘设备跑不起大模型；二为延迟，云端来回几百毫秒，攻击已成；三为泛化，生成模型一迭代，旧检测器立刻失灵。
第四，2D 算法靠阴影、遮挡估算深度，AI 能完美渲染此些视觉线索，让体系误以为平面有立体深度——它骗之不为硬件，为算法。
深海梦。此次2026全球杯主场球衣采用经典之金黄色为主色调，胸前及袖部加入醒意图红、黑横向条纹设计，灵感源自拉斯塔法里人文色彩体系，也呼应之鲍勃-马利于全球传播之雷鬼神气。
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安防厂商为智能守门者，要晋级算法读取水印，融合多模态信号，部署主动应战-应答，不能只靠被动检测。
周迪：我认为边缘计算与端侧 AI 为对付 AI 欺骗之“守门员”。
延续身份验证要求体系于用户操作全程，无感采集举止特征、微表情、氛围讯息，不断比对，而不为进门刷一次脸就完事。
强制标识能从源头更张博弈气象——没有水印默认为真，极大降低验证本金，免除社滑进“什么皆不信”之虚无主义。
但疑难于于，攻击者也可伪造元数据、抹掉设备指纹、模拟传输特征。
Seedance 2.0 作为一款高保真 AI 视频生成技艺，最近火出之圈，引发广泛关注。
问：为否已有确凿案例表明此类技艺被用于欺诈、冒充或社营造攻击。
此种体系性信赖之瘫痪，会让社运转效能整体降，我觉得此才为最棘手之。
我自己之裁决为，前景甚长一段光阴，实时场景还得靠硬件晋级与交互应战来顶，纯算法之被动检测甚难追得上生成技艺之迭代速度。
警惕紧急情绪逼迫转账之场景；观察口型齐步、眨眼频率、边缘细节此些 AI 硬伤；反向搜图验明正身。
已故者物“AI 复活”权益归属。
故前景高安康场景，单一视觉就等于没有安康，此不为选择，为活命疑难。
只有四方数据流动、标准一统——从源头打标、门禁验货、云端背书到用户核准形成闭环，技艺对抗才能晋级为性命对抗。
问：您预计前景 3--5 年，AI 伪造与检测技艺将呈现怎样之“军备竞赛”态势。
公共安康层面，犯罪分子可用 Seedance 2.0 伪造不于场证验、篡改监控录像，司法取证本金会暴增；还能伪造公众者物发表煽动性言论，一条假视频就足以引发股市震荡、社骚乱。
周迪：不仅有，而且案例数量、攻击繁程度与货殖损失皆于指数级升。
此就像食品配料表，AI 时代，“生成方式”为数术实质之必要属性，不能让步。
第六，绝大多数摄像头为被动之，只会录像不会交互，而 AI 视频为单向生成之，只要体系不发随机指令、不主动打光，它就永远没有破绽。
周迪：我认为极其必要，此为维持数术社信赖之最后一道防线。
幸好于替补上来之第一光阴，杨瀚森就打进之一名三分，此为让者开心之。
门禁体系之险情我更忧。
于枢纽身份验证环节应采取哪些额外防护举措。
它们于实时监控场景中之可行性如何。
甚至后续杨瀚森还打成之2+1，此也为此次新秀赛季第一次罚球，于此名阶段，杨瀚森已为球队之最高得分之。
为什么不存终极预案。
周迪：为之，单一视觉模态于我看已靠不住之。
元数据剖析可发觉设备讯息缺失、编辑史册纠葛；设备指纹——传感器模式噪声——像相机之独有指纹，能验证视频为否来自声称之设备；网络传输特征——实时流之包间隔、码率波动——与预制文书推送有明显差异。
而杨瀚森为于里弗斯队，不过为替补出场。
据雷科技不完全统计，本年1月以来，国内推出之新版本AI大模型包括： 第二，AI 已学会模拟者眼光学反射与皮肤透光感，昔靠角膜反光点形状、皮肤质感裁决真假，今此条路基本堵死之。
更鲁棒之判据，我认为须往“非受控信号”走。
Authorization。华夏虽已有《深度合成规定》《生成式 AI 办法》等先行规章，但层级较低，刑法层面仍需补课。
为否有更鲁棒之动态举止或生理信号可作为判别依据。
政府定法典底线，明确什么须标识、不标识之后果；国际标准化机构如 IEEE、ISO 牵头一统协议，免除不同平台水印互不识别；技艺公司负责于模型底层强制嵌入符合 C2PA 标准之不可见水印，硬件厂商于芯片级支水印生成。
前景更可行之路径为多维度交叉验证——元数据、设备指纹、实质特征、生理信号一起看，单一维度之破绽易被补上，多名维度同时伪造难度就大多之。
攻击者要之只为一段符合指令之动态视频，而此类视频今可批量制造。
问：安防厂商、AI模型掘发者、云效劳商、终端用户之间应如何协作构建“防伪性命”。
而且造假本金越来越低，防御本金却指数级升，此场仗防御方天然被动。
二为分辨率达到电影级，细节确凿到皮肤纹理、血管瑕疵皆能还原，直接可拿去专业影视制。
穷且益坚，不坠青云之志。但纯软件之 2D 认证，比如笔记本摄像头、部分 App 之活体检测，面对 Seedance 2.0 生成之高保真动态视频，基本一骗一名准——旧俗依赖眨眼、转头、摩尔纹之防御手腕已形同虚设。
总而言之，它把 Deepfake 于物理一致性、清晰度与创作逍遥度上之天花板全捅破之。
主场套装搭配翠绿短裤（配黑色饰边）与金色球袜，延续牙买加旧俗色彩搭配。
应战为水印须足够“顽固”——截图、压缩、录屏皆不掉，还要者眼看不见。
四为管辖难——效劳器设于监管薄弱国，匿名币支付，国内法典鞭长莫及。
就像吾等学会与病毒共存、与网络黑客共存一样，此不为妥协，为成熟。
Sociology。家长接到孩子被绑之 AI 视频，实际上孩子根本没被绑，只为社交媒体之素材被换脸换声。
身份认证此边，我认为带 3D 架构光或红外摄像头之体系目前还能守住防线，因 AI 视频再真也为平面之，过不之深度检测，红外下也模拟不出真者之眼球反射。
现行法没覆盖。
于我看来，监控体系连算力皆不够，成千上万路视频流里实时跑深度伪造检测大模型，目前根本不现状。
背水一战。故我之断语为：用图像算法去处置物理确凿性疑难，硬件不晋级，盲区就永远堵不上。
终端用户为最终把关者，主动启用多因素认证、响应随机指令，并回馈异常样本。
此不为晋级，为推倒重来。
此些案例足以证验，类似 Seedance 2.0 之技艺早就从实验室进入之犯罪器物箱。
此不为技艺疑难，为体制活命疑难。
它跟旧俗 Deepfake 之突围，我认为主要体今三名方面。
昙花一现。黑产论坛上，用 AI 生成动态视频绕过加密通货交易所 KYC 认证已为一条成熟产业链。
还有一名隐晦但致命之后果：当所有者皆知道视频可随意伪造，哪怕面对确凿之监控证据，第一反应也为疑虑。
钱庄领域，黑产用 AI 生成点头、眨眼之动态视频骗过银行远程开户之活体检测，批量开幽灵账户洗钱；还有假冒 CEO 视频指令让财务紧急转账，此类案件已有数百万美元之确凿损失。
问：现有法典法规为否足以对付深度伪造带来之新型安康疑难。
周迪：须重构，我认为核心就为“零信赖”与“延续身份验证”。
谁应负责制定相关技艺标准。
一为定义难——混合者格侵犯之谁之肖像权。
问：旧俗活体检测（眨眼、转头等）为否还能有效抵御新一代 AI 视频。
问：您认为为否需建立 AI 生成实质之强制标识体制。
周迪：我认为前景 3 到 5 年为高强度动态僵持期，而且不存终极处置预案，吾等须学会与险情共存。
Cell。于我看来，玄思上完美模拟即确凿，真假定义本身会模糊；硬件可被模拟或篡改；攻防不对称性注定防御永远被动。
于我看来，此绝不只为分辨率从 1080P 升到 4K、帧率更高彼么简，更枢纽之为，它始真正体谅物理全球之——能模拟光线于皮肤上之反射、肌肉随表情之微动、头发丝之飘动，而不仅仅为像素之位移。
它不仅能“以假乱真”地生成者脸、表情甚至微动作，还能通过一段语音或书契指令直接生成逼真视频，不再依赖原始素材。
问：目前有哪些前沿技艺可用于检测 AI 生成视频。
问：您怎么看待像 Seedance 2.0 此种高保真 AI 视频生成技艺。
观察者网心智观察所日前对话之视觉数据安康技艺与应用浙江省营造研讨中心主任、杭州电子科技大学周迪教授，请此位业内专家聊聊此场正生之“AI攻防战”。
慢下来——多一分钟电话确认，99% 之 AI 攻击当场失效。
零信赖意味之不再默认“通过门禁就可信”，每一次源泉访问皆要实时验证；权限极度碎片化——即使攻击者伪造之 CEO 之脸骗过门禁，没有硬件令牌也进不之效劳器机房。
三为实现之从“被动依赖驱动视频”到“可控生成”之跨越——用书契或音频就能生成者物之表情动作，身份与场景可逍遥分离。
军备竞赛会呈现三大态势：一为从视觉欺骗晋级为全感官欺骗，3D 深度、生理信号、触觉回馈皆或被伪造；二为从对抗生成晋级为对抗蒸馏，生成器会除去所有已知检测特征，并转向“真假参半”之编辑型攻击——改名车牌号、删掉一名者，比凭空造假更难防；三为从技艺对抗演化为算力消耗战——造假几美分，鉴真几美元，防御方本金倒挂。
它跟昔之 Deepfake 比，到底突围之什么。
此不为过度紧迫，为防身。
周迪：我认为盲区主要集中于六名方面。
面对此样之“真假难辨”时代，寻常者该如何防范。
问：单一模态（如仅靠视觉）之身份验证为否已不再可靠。
财务指令须双重确认——视频指令再真，也得挂断打已知号码核实；大额转账双者复核。
云效劳商为信赖传递者，提供加密传输、区块链溯源、大模型深度鉴定效劳，并实时齐步威胁情报。
企业要靠流程防火墙。