XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System伪造检测
使用卷积神经网络伪造检测
2,3,4 MCA，SCAT，Galgotias University，Uttar Pradesh摘要：为了识别深层假货和其他形式的更改的面部信息，此工作详细介绍了面部伪造探测系统的开发和实施。我们提出了一个系统，该系统使用最新的机器学习技术识别面部图像和视频的细微变化。接受公开可用数据集的培训后，使用关键性能指标（例如精度，精度和召回）评估系统。用于构建系统，使用卷积神经网络或CNN。测试是使用公开可用数据集进行的。为了使其成为强大的模型，还可以构建自定义数据集。我们还研究了如何使用该技术来确保数字身份并打击错误信息，为将来与全球网络安全和数字安全计划的合作打开了大门。关键字：图像处理，生物识别技术，安全性，面部伪造和深层假货。在诸如体育场，火车站和机场码头等地方的公共安全领域以及公司和组织安全的地方，面部识别是身份识别最著名的生物识别方法之一[2，3]。在转向深度学习技术之前，该领域的研究始于1990年代的传统机器学习方法（公制模型，贝叶斯分类和主要成分分析），识别本地特征（LBP，Gabor过滤器）的方法以及识别通用特征的方法。本文提出了一种新颖的面部伪造技术来克服这些挑战。高级技术来操纵媒体（例如Deepfakes）的出现引起了许多关于数字内容真实性的询问。由人工智能创建的深击可以创建真实的图像，从而使区分实际和假信息的挑战。尽管最初是出于艺术和娱乐目的开发了这项技术，但它越来越多地用于恶意将诸如盗用，诽谤和误导信息的传播之类的事物[5]。鉴于社会造成的潜在危险，迫切需要值得信赖和有效的检测方法。由于当前技术有时无法跟上新的锻造方法的复杂性，因此实时检测功能存在差距。尽管在该领域进行了广泛的研究，但开发了可以处理大量数据，使用不同伪造策略并在低计算成本下产生准确结果的系统仍然具有挑战性。
使用机器学习和深度学习进行深度伪造检测
深度伪造技术的泛滥使人们能够制作出高度逼真的假图像，对社会构成了越来越大的威胁。使用人工智能工具创建 DF 是一项简单的任务。检测和缓解深度伪造内容已成为媒体、安全和隐私等各个领域的一项关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用最先进的深度学习和机器学习技术检测深度伪造图像和文本的新方法。我们的方法利用深度神经网络（包括卷积神经网络 (CNN)）的强大功能来分析区分真实内容和深度伪造的细微模式和特征。我们使用真实和深度伪造图像的多样化数据集来训练和微调我们的模型，确保稳健性和适应性。所提出的系统结合使用图像取证技术、语言分析和行为建模来识别图像中的不一致和异常。通过结合多模态特征，我们的方法在区分真实内容和深度伪造内容方面实现了高水平的准确性。深度伪造技术的激增引发了人们对各个领域数字内容真实性的极大担忧。本研究侧重于开发一个全面的框架，以有效识别和缓解深度伪造图像处理的泛滥。通过利用机器和深度学习方法的进步，本研究提出了一种强大的方法来应对复杂的伪造媒体带来的挑战。此外，我们提出了一种可扩展且高效的实现，允许实时或批处理，使其适用于各种应用。
深度伪造检测、威慑和响应 - arXiv
根据 2020 年网络威胁防御报告，78% 的加拿大组织在 2020 年至少经历过一次成功的网络攻击 [1]。此类攻击的后果各不相同，从隐私泄露到个人、公司和国家的巨大损失。专家预测，到 2025 年，网络犯罪造成的全球损失每年将达到 10.5 万亿美元 [2]。鉴于这些令人震惊的统计数据，预防和预测网络攻击的需求比以往任何时候都高。人工智能作为当代尖端技术的爆炸式发展正在改变全球的面貌，因为它几乎渗透到了我们生活的方方面面。人工智能为我们带来了灵活、准确且经济高效的解决方案，涉及众多领域，包括但不限于医学、金融、工程和网络安全。我们的关键基础设施越来越依赖基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的解决方案来提供大规模的及时服务 [3]。我们越来越依赖基于 ML 的系统，这引发了人们对这些系统的安全性和保障性的严重担忧。尤其是强大的机器学习技术的出现，这些技术可以生成虚假的视觉、文本或音频内容，具有欺骗人类的巨大潜力，引发了严重的道德担忧。这些人工制作的欺骗性视频、图像、音频或文本被称为 Deepfakes，因其可能用于制造假新闻、恶作剧、报复性色情和金融欺诈而受到关注。最近在