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摘要这项研究研究了Deepfake和开源智能（OSINT）在使虚假运动及其社会后果的作用。使用DeepFake检测挑战（DFDC）数据集进行技术评估，OSINT网络和情感分析的社交媒体数据集以及来自全球虚假信息索引的公众舆论数据，研究应用机器学习分类，网络分析，情感分析和中断时间序列（ITS）分析。技术评估的检测准确性为0.73，精度为0.75，召回0.70，确定了识别合成介质的增强区域。OSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。 情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。 建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINTOSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINT
深果，人工智能和开放的作用 -
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