叶登攀 @ 武汉大学主页 Research Publication 授权与专利 竞赛和获奖 指导学生

研究介绍

申请人长期坚持网络与信息安全、大数据与人工智能等国家安全战略研究方向，深入对接涉*、对*等国家隐蔽战线前沿需求，依托国家重点研发前沿专项、国家自然科学基金项目、国防预研项目支撑，面向网络空间内容安全威胁中信息隐藏对抗、图像搜索对抗、深度伪造对抗三大场景挑战，聚焦人工智能正向安全运用和滥用反向对抗机理等科学问题，突破若干关键技术难题，取得了一系列国际一流的创新成果：在图像隐写和发现对抗方面：提出新型深度隐写分析网络(WCNN)，检测率突破超越美国同期最好水平SRM深度隐写分析模型；并首次提出对抗生成式的安全隐写技术（Smart Steganogaphy），有效欺骗CNN隐写分析器。在图像精准搜索和隐私对抗方面：运用CGAN方法突破街景图-卫星图跨视角匹配难题，提出并实现生成式匹配的社交图像高精度定位关键技术；面向位置隐私场景首次提出对抗滤镜思想的通用高效保护方法（AdvLUT）、抗人脸图像搜索的通用扰动隐私保护方法（UTAP系列）。在深度伪造检测和防御方面：首次采用脉搏特征信号进行深度伪造检测，并持续推动多属性驱动的深伪检测技术发展，缓解鉴伪模型的多场景失配问题；突破跨图像、跨身份、跨任务、跨模型通用的深度伪造防御方法（FOUND）、突破单一防御模式的深度换脸对抗和溯源双重防御水印方法（Dual Defense）、首次提出结合心理声学模型的高隐蔽性对抗扰动语音转换防御方法（Voice Guard）。以上相关成果发表在TIFS、TMM、TCVST、TOMM、TDSC、CVPR、AAAI、IJCAI、ACM MM、ICASSP、ICME等顶级期刊与学术会议，相关技术系统部署应用到国家*部重点研发示范应用、奇虎360、华为技术有限公司等单位。申请人工作得到国内外学术同行、重要部门和业界广泛的积极评价(附学术引用和应用证明)，并多次受国家部门委托针对敏感热点社交媒体伪造对象开展检测鉴定、以及协助执行特定合成、二十大安保外媒鉴伪等重大任务，关于俄乌冲突社交媒体分析的报告得到中央网信办和有关部委表扬。