近日，社交媒体上出现的「杨幂换朱茵」视频引发网友广泛讨论，AI 技术的火正从专业人士那里不知不觉发展到了频繁上热搜的时期。
但其实，AI技术早已应用于我们的日常生活之中，语音音响、人脸解锁、车牌识别......可以说，AI技术正在改变我们的生活。但即便在很多方面留下了令人印象深刻的成效，AI技术仍然存在很大的缺陷。
一张山峰的图片被AI识别成山峰（左图），经过AI的精心设计之后，得到了对抗噪声（中图），把对抗噪声与左图叠加就得到了对抗样本（右图），显然对抗样本（右图）在人眼中仍然是山峰，但是却被AI识别为是条“狗”。这个例子也就是称之为“对抗攻击”的应用，后者干扰后的图片也就是“对抗样本”，基本上所有的深度学习模型都会受到对抗样本的影响。
瑞莱智慧RealAI首席科学家、清华大学朱军教授率领的研究团队近日在AAAI2019上发表了《视频的稀疏性干扰》的研究文章，探讨视频的对抗性干扰和攻击视频识别任务的实现方法，这也是第一个在视频端探索白盒攻击样本，并进一步提出视频攻击方法的研究。
研究成果发现：对抗样本的应用早已不局限于图像，视频也可以成为攻击对象。
文中提到，与图像相比，视频存在时间结构，即在视频某一帧上添加的扰动可以通过时间相互作用传播到其他帧，称为扰动的传播。
所以，利用扰动的传播特性，视频攻击的实现可以仅在几帧上添加扰动，然后传播到其他帧以对整个视频进行错误分类，最终达到欺骗深度网络识别的目的。因为是在稀疏帧而不是整个视频上添加了扰动，所以称之为视频的稀疏性干扰。
这种方式，生成的对抗视频不可察觉，难以被检测到。实际上，传播性和稀疏性相互作用，传播有助于提高稀疏性，同时稀疏性约束将导致更好的传播。
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在这次研究中，研究团队选择了在动作识别中广泛使用的数据集：UCF101，选择具有CNN + RNN架构的网络威胁模型。在CNN + RNN架构（动作识别网络）内，扰动在CNN之后编码，然后通过RNN传播到下一帧，最终导致整个视频的错误识别。
为了实现稀疏性，研究团队在优化过程中对扰动应用L2,1范数正则化，跨帧应用L1范数，强制选择几个关键帧来添加扰动。
至于传播的实现，扰动在递归神经网络（如Vanilla RNN，LSTM和GRU）的L2,1范数下表现出良好的传播性能。另外，研究团队也提供了一种更有效的方法，先缩短视频，计算扰动，然后再调整回长版本视频，可以显著降低计算成本。
最终，通过一系列的实验表明，对抗样本技术在视频端完全可以实现，并且在模型和视频中具有很好的可转移性。
但这样的视频AI攻击方式存在安全隐患，如果被滥用，凭借网站上的视频资料就可以盗走他人的身份，解锁手机、通过闸机认证、盗取银行卡...而随着视频监控的普及，针对摄像头的入侵攻击或将成为黑客、不法分子的下一波阵营。
目前，清华团队也在积极研究视频攻击的防御方法。介于可以在视频中的任何帧上添加对抗性扰动，他们将研究一种有效的去噪方法，并将其作为视频分类网络之前的预处理步骤。
参考文章：
Xingxing Wei, Jun Zhu, Hang Su and Sha Yuan. Sparse Adversarial Perturbations for Videos, AAAI-19, Honolulu, Hawaii, USA, 2019