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    原諒寶App復活了?得知真相的我眼淚掉下來

    本文作者: 靈火K 2019-06-29 09:34
    導語:抵制網(wǎng)絡騙子~

    這世界上沒啥是一個程序猿折騰不出來的,如果有那就再加個程序猿。

    原諒寶事件想必大家都很熟悉了,在之前名為《造假色情視頻PK“保護老實人”的原諒寶:誰贏?》報道中,雷鋒網(wǎng)為大家解析了這款App的運作原理。

    由于該軟件觸及道德底線,一經(jīng)推出便備受爭議,也因此原作者選擇刪庫跑路。然而,就在大家以為這件事就此告一段落之時,一名為“原諒寶App”的微信公眾號悄然上線。

    原諒寶解封了?一臉蒙圈的宅宅決定實測一下這究竟是個神馬玩意。


    蒼老師都不認識,也敢叫“原諒寶”?

    微信搜索輸入了“原諒寶”三個字之后,原諒寶App的公眾號赫然在目。進入公眾號,點擊菜單來歷的“查一查”,便會蹦出一串鏈接。

    用瀏覽器打開鏈接,首先看到的是一段鄭重其辭的申明。簡單來說,申明的意思就是“別發(fā)假照片玩我”以及“我們不會收集你上傳的東西,放心吧!”

    上傳圖片之后,該系統(tǒng)幾乎是立刻就識別出了照片中宅宅的性別、年齡以及表情,準確無誤。

    原諒寶App復活了?得知真相的我眼淚掉下來

    緊接著,系統(tǒng)轉入了人臉解碼的過程中。

    期間,AI會對照片中人的三庭、五官和綜合信息進行測量比對,并依照場景模型、表層數(shù)據(jù)比對、深層社交比對的方式反向查詢與之類似的臉型,并做出判斷。

    原諒寶App復活了?得知真相的我眼淚掉下來

    很高興,宅宅的原諒指數(shù)是96%遠離危險區(qū)(匹配到的結果越多,原諒指數(shù)越低)。

    到此測試結束,一切順利......事情真的如此簡單嗎?

    回想一下,測試開篇跳出的這申明看似正常,但細細品味就不難發(fā)現(xiàn),該系統(tǒng)似乎并不能識別出上傳的照片究竟是現(xiàn)成的明星照還是你的個人照。

    原諒寶App復活了?得知真相的我眼淚掉下來

    來源:搜狐網(wǎng)

    為了證明這一觀點,宅宅先后測試了波多野結衣、蒼井空、小澤圓、沖田杏梨四名AV女優(yōu),結果可謂是大跌眼鏡。

    首先,測試期間系統(tǒng)并未檢測出以上圖片全部來自網(wǎng)絡截圖,更沒有所謂的封禁處理。另一邊,接受測試的四位美女不光全部通過了測試,甚至全都逼近100%。

    原諒寶App復活了?得知真相的我眼淚掉下來宅宅:呵呵~你丫逗我玩呢?

    既然這玩意并沒有所謂的網(wǎng)圖識別能力,更不是所謂的原諒寶,那運營者搞這么個東西難道就是為了嘩眾取寵蹭個熱點嗎?又為何如此強調要上傳真人照片呢?

    或許申明中的后一句話給了我們答案——“不會收集你的信息”。有句話叫此地無銀三百兩,不知這位兄臺知否?

    盡管只是猜測,但我們的確不知道上傳之后的照片是否真的會被刪除掉,如果不是,它們又會被用來做什么呢?我們不得而知(想想就后脊發(fā)涼~)。

    所謂原諒指數(shù)沒有任何依據(jù)可言,這樣一個掛羊頭賣狗肉的賬號我們不曉得其真實目的為何。

    若你確實好奇心爆棚,只管用網(wǎng)圖耍耍就好,取關前記得隨手點個右上角的“舉報”以除后患。


    曬圖一時爽,被盜一世“爽”

    關于照片去哪這個問題,想必不少人無感。畢竟,我們早已習慣了拿著自拍照在微博、微信、QQ上“曬太陽”的日常。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

    可是,你的照片或許也會成為黑客牟利的手段。

    原諒寶App復活了?得知真相的我眼淚掉下來

    來源:和訊圖片網(wǎng)

    黑客利用照片牟利的手段有很多,但你可曾想過自己的臉有可能會被按在AV女優(yōu)的身上?

    一旦黑客得到了照片,便進入到了圖像預處理的階段:

    通常,你的照片會被分解成為多個像素,然后把梯度方向平均劃分為多個區(qū)間。黑客會從大圖(或視頻)中識別,并摳出人臉圖像。

    通過使用原版的 dlib人臉識別庫比對,完成人臉定位,并且標注出 36 個關鍵點坐標,根據(jù)這些坐標能計算人臉的角度,最終摳出來的人臉是擺正后的人臉。

    使用到的網(wǎng)絡模型如下:

    Encoder: 64x64x3->8x8x512
    x = input_
    x = conv(128)(x)
    x = conv(256)(x)
    x = conv(512)(x)
    x = conv(1024)(x)
    x = Dense(ENCODER_DIM)(Flatten()(x))
    x = Dense(4 * 4 * 1024)(x)
    x = Reshape((4, 4, 1024))(x)
    x = upscale(512)(x)

    Decoder:8x8x512->64x64x3
    x = input_
    x = upscale(256)(x)
    x = upscale(128)(x)
    x = upscale(64)(x)
    x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding='same', activation='sigmoid')(x)

    這就好像我們中學做的計算不規(guī)則多邊形面積的操作方式,黑客會將計算出的每相鄰的多維特征向量構成一個單元區(qū)間,再把一個區(qū)間內(nèi)的特征向量關聯(lián)起來,通過掃描全局(臉盤)進行照片上臉與臉盤的像素級縫合。

    這時候,黑客會拿著“杰作”自報家門。

    你會收到一封郵件,上面寫著如果不給XXX美金就把照片發(fā)布到網(wǎng)上。另一邊,黑客會使用一個神經(jīng)網(wǎng)絡學習工具(也叫自動編碼器)來對模型進行訓練,以便讓你的臉適應新的身體,并隨之生成自然流暢的表情。

    至此,已然被勒索郵件搞到抓狂的你早已成了某大成人網(wǎng)站千萬號摳腳大叔眼中的AV新秀。

    參考來源:雷鋒網(wǎng)

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