当AI换脸技术从实验室走向大众，我们既能享受“一键换脸”的娱乐乐趣，也不得不直面它打开的“潘多拉魔盒”——虚假信息、精准诈骗、名誉损害……DeepFake正从“技术玩笑”演变为真实的平安威胁。

就在近日 蚂蚁集团旗下数字科技平台蚂蚁数科推出反DeepFake产品ZOLOZ Deeper并设立超百万奖金池，向全球“白帽黑客”发出邀请：来挑战我们的技术防线，找漏洞、破难题。这场“攻防大战”的背后 不仅是蚂蚁数科在生物识别平安领域的技术沉淀，更是对AI时代平安边界的重新定义。

AI换脸：从“娱乐神器”到“诈骗利器”， 威胁正在升级

2019年，DeepFake技术首次进入公众视野。彼时一段“奥巴马辱骂特朗普”的视频在疯传，画面中前总统的口型、表情与声音完美匹配，几乎以假乱真。尽管事后证实这是AI技术的恶作剧，但它揭开了DeepFake的“凶险面纱”。

短短几年间，DeepFake技术已从一开始的“简单换脸”进化为“全链路伪造”。据国际反欺诈组织IFPA报告， 2023年全球DeepFake相关诈骗案件同比增长300%，涉案金额超20亿美元。从“假冒明星代言”到“伪造领导指令”， 从“情感诈骗”到“股市操纵”，DeepFake正成为黑产分子的“万能工具”。

更棘手的是攻击手段也在不断迭代。早期DeepFake多为“呈现式攻击”——在摄像头前放置照片、 视频或3D面具，试图“骗过”人脸识别系统。如今 “注入式攻击”开始泛滥：式AI动态生成面部表情，让伪造视频具备“真人交互”能力。这些新型攻击不仅更难识别，甚至能绕过传统生物识别系统的“活体检测”。

“DeepFake的本质是‘用AI伪造真实’，而反DeepFake的核心则是‘用技术识破虚假’。”蚂蚁数科生物识别平安负责人表示， 面对“道高一尺，魔高一丈”的攻防博弈，单一检测算法早已失效，必须构建覆盖“采集-传输-识别”全链路的平安体系。

破局之道：ZOLOZ Deeper的“攻防一体”战法

面对DeepFake的复杂威胁， 蚂蚁数科推出的ZOLOZ Deeper并非简单的“检测工具”，而是一套端云一体的全链路反DeepFake产品体系。这套体系的底层逻辑， 正如其名——既要“Deep深入”技术细节，又要“Deeper强化”防守能力，核心秘诀在于“以攻促防，攻防一体”。

前端：“三重校验”筑牢数据采集防线

DeepFake攻击的第一步是“伪造输入数据”，所以呢从源头确保生物特征的真实性至关重要。ZOLOZ Deeper在前端设备端搭建了“三重校验”机制：

第一重：硬件环境校验。摄像头状态、设备运行环境，以及网络连接平安性，从物理层面阻断“假设备”接入。

第二重：动态特征提取。传统活体检测仅关注“人脸是否存在”， 而ZOLOZ Deeper则通过深度学习模型捕捉“真人独有”的微动态特征：眨眼速度、瞳孔收缩频率、肌肉纹理变化规律——这些细节AI伪造视频很难完美模拟。比方说真人眨眼时眼周肌肉会有细微收缩，而DeepFake视频往往忽略这种“生理联动”。

第三重：多维数据交叉验证。结合人脸、声纹、行为习惯等多维度生物信息，构建“身份指纹”。比如刷脸支付时系统会同步比对用户的语音指令与历史声纹数据，避免“脸对上了声音却不对”的伪造漏洞。

后端：天玑实验室的“攻防演练场”

如果说前端是“守门员”，后端的天玑实验室就是“魔鬼训练师”。这个由蚂蚁数科组建的高自动化生物识别平安实验室， 核心任务只有一个——模拟黑产攻击，持续打磨ZOLOZ Deeper的防守能力。

“要防住攻击，先要懂攻击。”实验室负责人介绍， 天玑团队从2019年便开始DeepFake攻防研究，目前已定义了上百种攻击方法和假体制作工艺。比方说 针对“面具攻击”，实验室会测试不同材质、厚度的面具在不同光线下的反光特征；针对“视频攻击”，则超30万种测试样本，涵盖不同年龄、性别、表情的伪造视频。

每月， 天玑实验室会对ZOLOZ Deeper发起超过2万次“自动化攻击”，涵盖从“静态图片伪造”到“动态视频合成”的全场景。这些攻击不仅模拟已知黑产手段， 还会根据最新技术趋势迭代升级——比如近期针对AIGC生成的“虚拟主播”视频，实验室专门开发了“口型-语义同步攻击”测试，验证产品能否识别“声音匹配但表情僵硬”的伪造内容。

技术硬核：从“算法检测”到“全链路风控”

ZOLOZ Deeper的核心竞争力， 在于它跳出了“单一算法检测”的局限，构建了“端-边-云”协同的全链路风控体系。

在终端侧 轻量化模型可实时完成初步活体检测，响应时间低于100毫秒，确保用户体验流畅；在边缘侧部署本地化风控节点，处理敏感数据时无需上传云端，降低数据泄露风险；在云端侧则等技术，识别“单次攻击”背后的“黑产网络”。

“这套体系的本质是‘让攻击无处遁形’。”蚂蚁数科技术专家举例， 当用户尝试通过伪造视频刷脸时前端设备会马上捕捉到“画面与动态特征不匹配”的异常信号，边缘节点同步标记设备指纹，云端风控系统则结合历史攻击数据，判断是否属于“有组织的黑产团伙”，并实时触发拦截。

实战验证：从“实验室”到“全球市场”的技术底气

技术再先进，到头来要靠实战检验。ZOLOZ Deeper推出后 已在多个国家和地区落地应用，其“0漏过”的拦截成绩单，印证了技术的可靠性。

以印尼某头部银行为例， 该行2023年上线ZOLOZ Deeper反DeepFake系统后在一个月内成功拦截37起针对VIP客户的“AI换脸诈骗” attempt，涉案金额超500万人民币。系统不仅精准识别了伪造视频，还通过异常行为分析锁定了3个黑产团伙，协助当地警方完成破案。

权威机构的认证，进一步证明了ZOLOZ Deeper的技术实力。2020年， ZOLOZ作为亚太首家，获得iBeta国际生物平安认证组织最高等级Level2认证，这意味着其防伪能力达到“军用级”标准；2023年，又服务能力》检验，在平安可靠、数据保护、公平性等维度满足行业最高要求。

百万奖金池：不止于“防守”， 更在于“共建”

推出反DeepFake产品的一边，蚂蚁数科联合蚂蚁平安响应中心设立超百万奖金池，向全球“白帽黑客”发出邀请——只要能找到ZOLOZ Deeper的平安漏洞，即可根据漏洞严重程度获得5万-50万元不等的奖金。

“网络平安不是‘单打独斗’，而是‘全民共建’。”蚂蚁集团平安响应中心负责人表示，DeepFake技术迭代迅速，任何单一企业都难以独自应对。通过奖金池吸引全球平安专家参与， 既能快速发现产品潜在漏洞，也能汇集行业智慧，共同提升反DeepFake技术水位。

说实在的，这种“开放协作”模式早已在蚂蚁集团内部验证。过去5年， 蚂蚁平安响应中心累计向全球白帽黑客发放奖金超3亿元，发现并修复漏洞超12万个，其中不乏“国家级”高危漏洞。如今这种“众测”模式被首次应用于反DeepFake领域，有望加速技术迭代，构建更坚固的平安防线。

未来已来：当AI换脸遇上“平安向善”

因为AIGC技术的爆发，DeepFake的“滥用风险”正在加剧。但技术本身并无善恶，关键在于如何引导其向善发展。ZOLOZ Deeper的推出， 不仅是蚂蚁数科对“科技向善”理念的践行，更是对行业趋势的预判——未来生物识别平安将不再是“附加功能”，而是数字世界的“基础设施”。

据蚂蚁数科透露， ZOLOZ Deeper未来将从“身份平安”向多场景延伸：在内容领域，帮助平台识别AIGC生成的虚假视频、图片；在金融领域，拦截“伪造合同”“冒充客服”等诈骗；在社交领域，打击“AI换脸造谣”“情感诈骗”等黑色产业链。

对普通用户而言， 面对DeepFake威胁，也需要提升平安意识：不随意点击陌生链接，不在非官方平台上传人脸视频，遇到“熟人转账”“领导指令”等可疑情况，务必通过

从“刷脸支付”的便民创新， 到“反DeepFake”的平安守护，蚂蚁数科用十年时间证明：技术的价值，在于让数字世界更平安、更可信。这场“百万奖金池”的攻防挑战， 不仅是对技术极限的探索，更是对“科技向善”的承诺——当AI换脸的潘多拉魔盒已经打开，我们需要的不仅是关闭它的技术，更是共建平安生态的决心。

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