《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》：Editorial for the TBIOM Special Issue on Generative AI and Large Vision-Language Models for Biometrics
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本期特刊聚焦生成式AI与大型视觉-语言模型如何变革生物识别领域，在创造合成数据以增强隐私保护、改善模型泛化能力的同时，也面临着生成高真实性伪造数据带来的安全威胁。研究者们探索了零/少样本学习范式、对抗性攻击、伪造检测等技术，推动了该领域在安全性、鲁棒性与可解释性方面的研究进展。
在人工智能飞速发展的浪潮中，生成式人工智能（Generative AI）和大型视觉-语言模型（Vision-Language Models, VLMs）正成为引领技术变革的核心力量。它们不仅能够创造出足以乱真的图像、视频和文本，还能理解跨越视觉与文字的多模态信息。这股技术浪潮也深刻冲击着生物识别（Biometrics）这一关乎身份认证与隐私安全的关键领域。一方面，生成式AI带来的合成数据，为保护个人敏感生物特征信息、扩充训练数据多样性以降低偏见提供了前所未有的可能；另一方面，其强大的内容生成能力也使得制造难以辨识的深度伪造（Deepfake）攻击变得更为容易，对现有生物识别系统的安全性构成了严峻挑战。正是在这样的机遇与风险并存的背景下，研究人员们积极探索如何利用这些先进模型来强化生物识别系统，同时防范其被滥用的风险。
为了回答上述问题，研究人员在《IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science》期刊上组织了一期题为“Generative AI and Large Vision-Language Models for Biometrics”的特刊。该特刊旨在展示这一交叉领域的最新进展，涵盖的主题包括用于生物识别的合成数据生成与增强、条件可控生成模型、呈现攻击与AI生成内容的检测、对未见数据的鲁棒性与泛化性、生物识别系统的安全与隐私、利用合成数据缓解偏见，以及大型视觉-语言模型带来的可解释性。本期特刊首先收录了三篇论文，从不同角度探讨了相关挑战与解决方案。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：1. 零样本学习范式：利用通用视觉模型和多模态大语言模型进行任务检测，无需特定任务的训练数据。2. 对抗性攻击与防御分析：通过生成对抗性样本来评估身份编码器在面部去识别系统中的脆弱性，并测试对抗性微调和低通滤波等缓解策略。3. 时空与频域特征融合：在视频伪造检测中，结合时空建模与频域特征提取，以捕捉时序动态和细微的伪造伪影。
研究结果
探索用于变体攻击检测的新型零样本学习范式
第一项研究[A1]超越了传统的监督学习方法，探索了利用通用视觉模型和多模态大语言模型来检测变体攻击，而无需任务特定的训练数据。研究结果表明，该方法对未见过变体技术具有强大的泛化能力。同时，多模态模型基于语言的推理能力为实际部署提供了额外的可解释性和指导。
分析对抗性攻击对去识别系统中身份编码器的影响
第二项研究[A2]分析了对抗性攻击在面部去识别系统内部身份编码器上产生的影响。研究表明，不同人脸识别模型之间的攻击可转移性可能导致身份信息泄露，构成重大的隐私风险。作者进一步评估了包括对抗性微调和低通滤波在内的缓解策略，证明其能在不降低系统性能的情况下提升鲁棒性。
应对生成模型日益逼真下视频数据中面部伪造检测的挑战
第三项研究[A3]通过将时空建模与频域特征提取相结合，解决了在生成模型真实性日益提高的背景下，检测视频数据中面部伪造的挑战。所提出的方法能够同时捕捉时间动态和细微的伪造伪影。实验结果显示，该方法提高了检测精度、鲁棒性和计算效率。
结论与讨论
本特刊中的贡献凸显了生成式人工智能和大型视觉-语言模型在生物识别领域带来的机遇与风险。这些技术一方面通过合成数据为隐私保护、数据增强和偏见缓解开辟了新途径，并通过多模态理解与零/少样本学习提升了系统的适应性与可解释性；另一方面，其生成高真实性伪造内容的能力也使得深度伪造等恶意攻击更为猖獗，对系统的安全性构成了持续威胁。未来的研究需要进一步解决与安全、隐私、鲁棒性、偏见和可解释性相关的问题。随着技术的不断演进，在利用这些强大工具推动生物识别发展的同时，构建有效的检测与防御机制将成为确保技术向善、保障社会安全的关键。
