继中信银行泄露脱口秀演员王越池(艺名“池子”)个人交易明细曝光之后,日前,建设银行员工因参与黑色产业链、售卖客户个人信息被逮捕。

第一财经记者从江苏淮阴市淮安警方获悉,近期破获了一起特大贩卖公民个人信息案,共抓获26名嫌疑人,涉案金额2000多万元,涉及公民个人信息50000多条。其中,建设银行员工在黑色链条中发挥重要作用,将相关银行卡使用人的身份信息、电话号码、余额甚至交易记录,售卖给下家,进行谋利。

损失函数是真实帧和混合帧之间的残差,这种函数名为Charbonnier Loss,是一种L1 loss的变种,只不过加了一个正则项。所采用的训练数据集是Vimeo90K,其有51312个三元组用于训练,其中每个三元组包含3个连续的视频帧,分辨率为256×448像素。

关于实验结果,放两张在不同数据集上与近年论文的优劣,这里不做过多分析。总的来说,作者提出了一种depth-aware视频插帧方案,并尝试显式的解决遮挡区域的问题。借用PWC光流coarse-to-fine的思路,尝试解决large motions的问题。使用学习的分层特征和深度作为上下文信息,更好的合成中间帧。那么,这种类型的深度学习技术在具体的电影修复中能发挥什么样的作用呢?2019年的几部AI修复的影片或许能给我们答案。

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早在2019年6月,有人在网上通过QQ等通讯工具公开出售银行卡相关信息,包括银行卡对应的卡主身份证号码、电话号码、余额甚至交易流水,引起了警方注意。

建设银行这名员工供述,根据双方达成“合作”协议,他每查询1条银行卡相关信息,即可获利80~100元不等的报酬。光凭这一黑色收入,建设银行员工年收入就超过30多万元。

这部电影在1989年9月21日初映,全片分为18卷,共164分钟。由于当时的拍摄条件,重新上映必须修复画质。在修复过程中,制作方最大化地利用DRS修复系统的功能,把自动化修复与人工修复结合。

通过AI算法,老胶片存在的收缩、卷曲等问题都可以得到解决,但是胶片的撕裂、划痕等都需要专业的修复师一帧一帧地进行修补。但是胶片的撕裂、划痕等都需要专业的修复师一帧一帧地进行修补。

截至3月2日24时,海南省累计报告新型冠状病毒肺炎确诊病例168例,重症病例2例,死亡病例5例,出院病例151例。确诊病例中,海口39例、三亚54例、儋州15例、文昌3例、琼海6例、万宁13例、东方3例、澄迈9例、临高6例、昌江7例、陵水4例、定安3例、保亭3例、乐东2例、琼中1例。

插值kernel自适应warping layer部分,主要思想是通过光流找到像素的新位置后,将其新位置周围4×4范围内与一个特殊的kernel相乘后作为该点的像素值。这个kernel由两部分相乘得出,一部分是我们图像缩放时常用的双线性插值,其中每个位置的权重只与坐标距离有关,另一部分也是一个内插值kernel,是通过网络学习得出的。

另外,《厉害了,我的国》就是中影电影数字制作基地数字修复中心主任肖搏及其团队利用AI修复进行的一次尝试。

因此,DAIN每秒会自动生成36个图像然后添加到电影中。除此之外,基于同样的AI技术,神经网络可以将一堆彩色照片转换为黑白,然后再训练它重建彩色原稿,这样就可以把黑白电影,转换成彩色。如下视频展示的那样。

一位男子王某称,在一个偶然的机会,他发现与银行卡相关信息售价动辄几百元,且需求量很大,于是他转行当起了“信息贩子”。接下来,他根据客户需要查询的不同银行卡,对应不同的上线查询渠道,并以经济利益诱惑,将建设银行一名员工拉下水。

根据官网介绍,Gigapixel AI软件内嵌专有的插值算法,在分析图像的同时能够识别图像的细节和结构,即使将图像放大 600%,它也可以使图像更清晰。值得一提的是,电影中的图像有的是通过GAN生成的。

框架合成。为了生成最终的输出帧,作者构建了一个帧合成网络,该网络由3个个残差块组成。并将扭曲的输入warped深度图、warped上下文特征、warped和插值核连接起来作为帧合成网络的输入。此外,还对两个warped帧进行线性混合,并强制网络预测地面真实帧和混合帧之间的残差。

除了《开国大典》,9月份上映的《决胜时刻》也是采用了AI技术,据电影制片方爆料,这段材料来自于俄罗斯的一段彩色纪录片,但由于年代久远,画质模糊,色彩失真。而经过了复杂的 4K 修复工作之后,最终呈现出这般极致的画面体验。

为了更顺利地进行修复工作,肖搏团队开发了“中影·神思”人工智能图像处理系统,靠计算机大数据深度学习算法,在四个月内修复增强了30万帧图像。利用“中影·神思”,修复一部电影的时间可以缩短四分之三,成本减少了一半。

作为养老金融先行者,兴业银行于2012年推出国内首个养老金融服务方案“安愉人生”。经过多年发展,已形成涵盖养老金金融、养老产业金融、养老零售金融三大领域、集“产品定制、健康管理、法律顾问、财产保障”四项专属服务于一体的养老金融产品与服务体系。近年来,该行积极响应国家建设多层次社会保障体系的号召,深度参与税延养老保险试点与养老金第三支柱改革,在养老金金融创新方面取得显著成效。截至2019年末,该行服务老年客户超过1400万人,综合金融资产达11168亿元。

如果不是电影黑白的画面和胶片电影独有的画面抖动,画面流畅度和清晰度几乎可以与现在的智能手机相媲美。这部影片的修复工作是由一位名叫 Denis Shiryaev的男子完成的,其所使用的是Topaz实验室的Gigapixel AI以及DAIN image 图像编辑应用程序。在修复过程中,他不仅将镜头提高到4K,还将帧率提高到每秒60帧。

苏宁金融研究院高级研究员黄大智对记者表示,近年来,央行和银保监会不断加强对消费者的保护,但需要一个持久的过程。2019年12月,央行起草了《中国人民银行金融消费者权益保护实施办法(征求意见稿)》,向社会公开征求意见,正式实施后,规范将升级到部门规章级别上。相信经过最近这一系列事情之后,国家会加速出台对公民信息保护的法律,强制性、有约束性的规范和措施将会出现。

另外还对整个模型进行30个epoch的联合训练,然后将每个网络的学习率降低0.2倍,并针对另外10个epoch对整个模型进行微调。值得一提的是,作者在NVIDIA Titan X(Pascal)GPU卡上训练模型,大约用了5天达到收敛状态。

将百年老片修成4K大片,深度学习技术出了不少力,更为具体的是视频插帧技术在深度学习里的体现。当然,深度感知视频帧内插(Depth-Aware Video Frame Interpolation)也不是最近才出现的技术。早在2019年,此项技术的相关论文就被收录到CVPR 2019,相关算法也已经开源在了Github上。

《火车进站》这部短片原始原片质量非常模糊,分辨率非常低。Shiryaev使用Gigapixel AI渲染后,自己为这部电影加上声音后,观影体验竟然完全符合现在的标准。

兴银理财作为兴业银行的理财子公司,依托兴业银行养老金融先发优势,成立伊始,即把面向老年细分客群,创新养老理财产品作为该公司三大特色产品之一。作为兴银理财成立后的首款养老理财产品,“安愉乐享1号”的成功发行,为兴业银行集团通过产品创新服务国家养老金第三支柱改革提供了更多的金融工具,也为深度参与养老金这一蓝海市场作出了积极尝试。

具体在训练过程,作者用网络来预测每个三元组的中间帧(即,t=0.5)。在测试时,模型能生成任意中间帧。另外,还通过水平和垂直翻转以及颠倒三元组的时间顺序来增加训练数据。

拿什么保护公民个人隐私

在光流估计模块,采用PWC-NET光流估计模型,由于在没有监督的情况下学习光流是非常困难的,所以作者从预先训练好的PWC-Net中初始化光流估计网络。

警方注意到,QQ群内昵称为“建行”、“在野”、“金融”等多个QQ号,长期在各个QQ群内发送广告,声称只要提供银行卡号或者身份证号,就可以查询到相关银行卡使用人的身份信息、电话号码、余额甚至交易记录。民警还发现,群内成员与这些QQ号私下交易,获得的信息又快又准。

商业银行等金融机构掌握着大量用户,并且拥有非常关键的资金信息数据,但如果因为保护不善,导致个人信息泄露,将带来财产损失等个人影响,近期多起案件引发公众担忧。

另一方面, DAIN (Depth-Aware Video Frame Interpolation)可对电影中的帧进行预测,并将其插入现有视频之中。换句话说, DAIN分析并映射视频剪辑,然后在现有图像之间插入生成的填充图像。为了在这段1896年的视频中达到与4K同样的效果,Shiryaev为电影填充了足够多图像,从而将“图片放映”提高到了每秒60帧。

DAIN这篇文章的第一作者Bao Wenbo,是上海交通大学电子信息与电气工程学院的博士生。具体工作是基于其在2018年发表的论文MEMC-Net做的改进。

淮阴分局网安大队大队长朱延亮称,因为层级很多,所以越到产业链的末端,信息的价格越高,从“内鬼”到销售末端,一条信息的价格可能翻上数倍,除了犯罪风险,没有其他成本,利润非常高。

唐春林称,银行等金融机构的工作人员,应当加强与自己业务相关的法律知识培训和学习。同时,银行应该将法律知识的学习和业务能力的培训,放在同等重要的位置。一旦触及法律的底限,不但影响业务的开展,更会使民众失去对金融机构的信任,其现实和长远的不利影响都是显而易见的。

一个深度感知光流投影层来合成中间流,中间流对较远的对象进行采样。此外,学习分层功能以从相邻像素收集上下文信息。更为具体的如上图所示,整个算法分为光流、深度、上下文特征、插值kernel、框架合成这几个部分。

“在法律的原则性规定下,监管部门各种细化性的规定会相应出台,不同部门、不同时期都会有指导意见、通知、规定等规范性文件。相关部门,应当做好规范性文件的清理、整理工作,以规范的行为或事件为对象,形成较为统一、系统的规定,以使相关人员查找方便,更易学习和理解。”唐春林建议称。

一条个人信息卖80~110元

在具体的训练策略中,作者使用AdaMax优化网络,分别设置 β1 and β2为0.9 和 0.999,并将核估计、上下文提取和帧合成网络的初始学习率设置为1e−4。由于流估计和深度估计网络都是从预先训练的模型初始化而来的,因此分别使用较小的学习率1e−6和1e−7。

随着我国人口老龄化加快,养老保障需求迅速增长,养老金第三支柱建设迎来向上拐点。今年初,银保监会等多部门部署,养老金第三支柱将被纳入国家重大改革内容,未来符合规定的银行理财、商业养老保险、基金、信托等有望成为第三支柱的金融产品。

而这个新的插帧算法DAIN比英伟达的算法效果更清晰、帧率更高,可以把30fps的进一步插帧到480fps。具体到算法层面,研究人员提出了一种通过探索深度信息来检测遮挡的方法。

北京盈科律师事务所合伙人唐春林对第一财经记者称,金融领域与其他领域相比,其业务规则和法律的联系更为紧密。通常,都是在法律有了原则性规定的情形下,金融监管部门和金融机构对具体执行做出细化,违反这些规定,大多数时候就意味着实质上违反了法律的规定,将产生相应的刑事责任、行政责任,甚至赔偿责任。但银行从业人员,很多时候对于这些规定缺乏清楚的认识,而违反法律规定的处罚,并不会因为无知而豁免,这样的教训是深刻的,应当引以为鉴。

DAIN基于深度学习的视频插帧技术

近日,江苏淮阴市淮安警方在“净网2019”专项行动中成功破获一起特大侵犯公民个人信息案件。该案涉及9个省份,公安部将此案列为部督专案。淮阴分局共抓获犯罪嫌疑人26名,扣押涉案手机60余部,涉案金额2100余万元,追缴违法所得400余万元,摧毁了6条泄漏、贩卖公民个人信息的黑色产业链。

淮阴警方称,目前,26名犯罪嫌疑人已被移交检察机关提起公诉。

一般来讲,像建行这名员工这样处在贩卖信息黑产链的第一环,他再联系中间商,为了安全起见,银行“内鬼”联系的中间商一般只有一到两人,中间商下面还有各种分销商,层层代理,形成一个以银行“内鬼”为源头、大量中间商为中介,通过网络勾结、贩卖银行卡的相关身份证、电话号码、余额、交易记录的网络犯罪团伙。

截至3月2日24时,追踪到密切接触者6227人,已解除医学观察5944人,尚有283人正在接受集中医学观察。(完)

由于当时的胶片技术尚未成熟,我们可以看到画面景物都是比较模糊的,火车在驶来的同时还带有明显的拖影。但经过了神经网络的画面分辨率增强和插帧之后,这部老电影获得了4K ~ 60fps的画质。

上下文特征部分,作者提出,在CtxSynNet论文中已经证明上下文信息(contextual feature)的加入对视频插值有一定帮助。所以在这篇论文中,作者基于Residual block自己设计了一个提取上下文特征的网络,并从头开始训练。

具体效果类似于英伟达开源的Super SloMo,即能够从普通的视频“脑补”出高帧率的画面,从30fps插帧到240fps,即使放慢8倍也不会感到卡顿。

在深度部分,不同于过去的网络模型采用的是计算平均值的方式,为了处理处理遮挡区域的问题,此作者提出了一种使用深度辅助来计算tt时刻的光流融合结果。融合的权重使用的是深度值的倒数,简单的来说就是深度值越大的像素(距离越远的像素),在光流合成的时候所占的权重越小。

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开国大典、决胜时刻皆是AI修复

上述建设银行员工还称:“只知道售卖个人信息的做法违背银行的规定,不知道这种做法会违法。”

一位银行业人士称,个人信息售卖可以短期、快速获利,当前,银行在个人信息安全保护制度上还有待健全,疏于对员工的管理,再加上员工法律意识淡薄,使得泄漏现象屡禁不止。

每个模块都是由一个或者多个深度学习模型组成。综上所述,利用卷积神经网络和最先进的图像识别技术,让经典老电影重现光彩已经不是遥不可及的事情。与其他方法相比,通过基于深度学习的技术来修复电影可以节省时间和精力。经典电影的修复和数字化也能使人们能够更方便地获得更多文化产品。

而爱奇艺开发ZoomAI也是一款基于深度学习的视频修复技术,此技术内部由多个模块组成,每个模块负责一种或者几种画质增强的方向,比如超分辨率,去除噪声,锐化,色彩增强等等。

“银行员工将个人账户信息泄露出去谋利,因涉及客户的资金安全,已不属于侵犯普通隐私的范畴,情节更加严重、恶劣。”一位业内人士对第一财经记者表示。

去年是建国70周年,除了气势恢宏的阅兵给人们留下了深刻的印象之外,10月下旬上映的《开国大典》也着实让人感动了一把,这部电影展现了三次战役胜利到开国大典的整个历史过程。