Vaishnav Anand，Tech Demystified：Cybersecurity 作者：关于地理空间深度伪造的采访系列

十七岁的 Vaishnav Anand 是雅典学校的学生，他开发了第一个能够检测“地理空间深度伪造”的 AI 系统——即可以隐藏军事基地、伪造资源储备或歪曲灾难数据的 AI 操纵卫星图像，从而对国家安全和全球稳定构成风险。由于没有公开的数据集可用于此类检测，Anand 使用生成对抗网络（GANs）生成了自己的合成图像，从头开始训练模型，并现在正在应用扩散方法来提高准确率。他的研究已经在 Esri 国际用户会议和剑桥大学展示，获得了 Esri 总裁 Jack Dangermond 的认可。

除了他在 AI 安全方面的工作外，Anand 还撰写了两本被私立学校采用的网络安全书籍，他的最新作品 《技术解密：网络安全：现代网络防御的核心原则》 获得了 5.0 星的评分。这本书将复杂的主题，如钓鱼、恶意软件、防火墙和加密，分解为清晰、实用的课程，适合学生、教育者和任何对数字安全感兴趣的人。通过使网络安全变得易于理解和吸引人，Anand 不仅在 AI 方面树立了自己作为创新者的地位，还在教育和技术领域崭露头角。

你仍然在上高中，但已经在 AI 和网络安全领域产生了影响。是什么最初吸引你进入这个领域，你又如何在这么年轻的年龄就开始开发如此先进的项目？

我被吸引到这个领域是因为看到 AI 的双重性质。它具有令人难以置信的潜力，但也可能造成伤害。我曾经亲身经历过深度伪造技术，这改变了我的观点。看到合成媒体如何严重伤害年轻人，让我意识到这不仅仅是一个技术上的好奇心，而是一个需要更多理解的关键社会问题。

我的研究之路并不是从一个宏伟的计划开始的，而是从深刻的好奇心开始的。每一个问题我去探索，都会让我进入下一个问题，形成一个发现的循环。我发现自己对越来越复杂的问题感兴趣。我不是在寻求认可，我只是真正对这些问题感兴趣。

我从个人探索转向有意义的研究，主要是通过建立人脉和坚持不懈。我开始通过像 LinkedIn 这样的平台联系我钦佩的成熟研究人员。虽然很多人没有回应，但我很幸运地与两位专注于 AI 安全和深度伪造检测的博士研究人员建立了联系。他们让我参与他们更大规模研究项目中的小任务。随着我证明了我的可靠性和洞察力，这些任务变得更加重要。

这种指导对我来说是改变命运的。有经验的研究人员指导我的发展，帮助我将好奇心转化为严格的工作。我的内在动力、他们的结构化指导和持续的努力逐渐将我的随意兴趣转化为重大的研究贡献。这加强了我的信念，即真正的进步往往不是来自戏剧性的突破，而是来自对重要问题的持续参与。

大多数人在想到深度伪造时，想到的是面部或声音。是什么激发你去研究地理空间深度伪造，为什么你认为这是一个至关重要的盲点？

当大多数人听到“深度伪造”这个词时，他们会想到假名人视频或改变的声音。我最初也是如此。但是当我了解得更多时，我开始想知道这种技术还可以在哪里以我们可能不考虑的方式使用。那时我意识到，卫星图像通常被视为完全可靠的。政府、企业，甚至灾难救援队伍都根据这些图像做出重要的决定。

这似乎是一个盲点。如果一个假视频可以损害名誉，那么一个假的地图或改变的卫星图像就可以破坏供应链、误导救援工作，甚至导致糟糕的国家安全决策。随着国防和战争越来越依赖于 AI 系统、无人机和自动化决策，风险也在增加。一个操纵的卫星信号不仅可以欺骗人，也可以欺骗机器。

让我更加震惊的是，地理空间深度伪造比面部或声音深度伪造受到的关注要少得多。几乎没有公开的数据集或标准工具来检测它们。此外，在卫星图像中发现伪造比在面部或声音中发现伪造要困难得多。你不仅要寻找诸如唇部同步错误或边缘模糊等问题，还要分析卫星数据中的多光谱、高度详细的图案，甚至专家也难以分析。缺乏研究，加上高风险，使我意识到这是一个重要的领域需要探索。

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