3月21日下午4点,在4B204实验室信息与智能工程学院举办了一场别开生面的选题交流研讨会，吸引了众多师生参与，现场学术氛围浓厚。本次研讨会由信智学院杨明老师主持，围绕无口令认证技术与图像真实性检测技术两大前沿领域展开深入探讨，为相关学术研究与技术应用提供了新思路。
在无口令认证技术方面，杨明老师详细介绍了FIDO技术。FIDO技术作为无口令认证领域的关键技术，凭借其独特的设计理念与强大的功能，正逐渐改变传统的认证方式。它采用公钥加密和本地生物识别技术，不仅有效解决了传统口令认证存在的密码泄露、钓鱼攻击以及用户记忆负担重等痛点，还通过一系列核心组件与关键流程，保障了认证过程的安全性。
杨明老师还深入分析了FIDO技术的发展现状与面临的挑战。在密钥管理方面，尽管FIDO2已扩展支持多设备同步，并通过端到端加密备份至可信云服务实现密钥备份，但仍面临安全性与兼容性的挑战，如备份密钥存在泄露风险，跨平台同步存在碎片化问题。在隐私保护领域，虽然采取了匿名化公钥、数据最小化等措施，结合零知识证明技术的匿名凭证协议也在不断探索，但零知识证明计算与通信成本高，现有FIDO生态升级面临兼容性问题。此外，去中心化身份管理、跨生态协同以及抗量子计算威胁等方面也存在诸多难题，亟待科研人员进一步攻克。
随着生成式人工智能的快速发展，图像篡改技术带来的问题日益严重。PS公章、信函、保单、证件照等违法行为屡见不鲜，深度伪造技术更是利用深度学习创建或更改图像、视频等数字内容，意图产生误导效果。其主要表现在人脸部属性的修改或生成，包括人脸重现、人脸替换、人脸属性操作和人脸生成四个方面。
针对这些问题，当前深度伪造视频图像的检测方法主要分为基于图像本身成像特征分析和基于数据驱动的深度学习分析两类。前者依据视频图像中的光照、阴影、几何位置、成像设备传感器噪声、色差等物理特征，以及人的生理信号特征来辨别图像真伪；后者则通过对比损失函数训练、提取真伪图像差异化特征、分析颜色特征、寻找网络指纹特征等方法实现检测。此外，像C2PA这样的开源互联网协议，利用PKI对内容出处细节进行编码，以及腾讯申请的基于频谱图匹配的图像检测专利，都为图像真实性检测提供了新的技术手段。
本次选题交流研讨会为三亚学院信智学院的师生搭建了一个高水平的学术交流平台，激发了师生们的科研热情。与会师生纷纷表示，通过此次研讨会，对无口令认证技术和图像真实性检测技术有了更深入的理解，将以此为契机，积极开展相关研究工作，为推动这两个领域的技术发展贡献力量。未来，三亚学院信智学院将继续聚焦前沿技术，举办更多类似的学术活动，助力学术研究与创新实践迈向新高度。
