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World File Search System伪造
防止使用灵活的传感器和区块链伪造...
I. Graz, M. Krause, S. Bauer-Gogonea, S. Bauer, S. P. Lacour, B. Ploss, M. Zirkl, B. Stadlober, S. Wagner “ Flexible active-matrix cells with selectively poled bifunctional polymer-ceramic nanocomposite for pressure and temperature sensing skin “, Journal of Applied Physics, 106, 034503,2009
伪造晶体管具有由纳米技术产生的有机薄膜
摘要。有机薄膜晶体管是经典电子设备的替代候选物，这是因为有机半导体的载体迁移率超过0.1厘米2 /vs。本文的目的是基于经典特征方法提供某些有机薄膜晶体管的电气表征。硅在绝缘子（SOI）晶状体上的经典特征是伪MOS晶体管。因此，本文在一开始就提出了在Or-Ganic绝缘子上制造有机半导体的主要技术步骤，该隔热器仍然是SOI结构。制造的有机结构得到了纳米技术的帮助，并使用了无毒的前体，为绿色有机电子设备打开了新的方向。测量实验电流 - 电压静态特性。转移特性的微微调查表明，与模量中的栅极电压增加了漏极电流。因此，P型有机层正在积累。通过电气表征，提取了一些设备参数：掺杂浓度约为8×10 13 cm -3，有机纤维中的孔迁移率为0.2cm 2 /vs和6×10 10 10 E /CM 2的全局界面电荷。
寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
一种基于机器学习的方法来识别伪造账单
在美联储银行的众多责任中，是保护国家的货币免受伪造侵害。美国财政部估计，伪造的美国货币的7000万至2亿美元是伪造的[1，2]。在美国，最常见的伪造法案是20美元的票据，而100美元的账单是海外最伪造的账单。在美国，大约90％的伪造资金是使用光刻技术生产的，这允许大规模生产。美国雕刻和印刷局定期更新美国货币以阻止伪造。在2003年发行了新的重新设计的20美元，随后在2004年发行了50美元的账单和2005年的100美元账单。这些账单除了一些不同的安全功能外，还具有颜色变化，例如颜色移动墨水，水印，安全线或功能区以及微打印[3]。但是，一旦新
伪造和假冒药品风险的全球视角：文献综述
背景：全球假冒伪劣药品日益猖獗，对国际旅行者构成风险。本叙述性文献综述探讨了假冒伪劣药品带来的全球挑战，特别关注旅行者面临的风险。目的是全面了解这一多维问题，探索有效干预的潜在解决方案。方法：全面搜索数据库，包括 PubMed、MEDLINE 和 Scopus，以及国际组织的相关报告。重点是提取有关国际旅行者遇到的假冒伪劣药品的流行程度、类型和地理模式的信息。综合这些信息有助于确定总体趋势和模式。本叙述性综述采用主题分析方法来综合研究结果。结果：研究结果显示，假药种类繁多，从抗生素到生活方式药物，对在全球医药领域旅行的旅行者构成了独特的风险。这篇评论强调了这些药物的地理分布，对高收入和低收入国家的影响各不相同。这些做法导致的配方不充分和药物释放不一致对公众健康构成严重威胁，尤其是对出国旅行的个人。这篇评论还强调了国际合作在应对这一全球挑战方面的重要性，因为医药供应链无缝跨越国界，需要采取合作方式进行有效的监管和执法。结论：这篇评论强调需要有针对性的研究、合作干预和技术创新来解决与伪造和假药相关的复杂问题，确保国际旅行者的安全和健康。
学习扩散产生的视频检测的多模式伪造表示
来自扩散模型的大量合成视频对信息安全性和真实性构成威胁，从而导致对生成的内容检测的需求不断增长。但是，现有的视频级检测算法主要集中于检测面部伪造，并且通常无法识别具有各种语义范围的扩散生成的内容。为了推进视频取证领域，我们提出了一种创新算法，称为多模式检测（MM-DET），用于检测扩散生成的视频。mm-det利用了大型多模式模型（LMM）的深刻感知和全面能力，通过从LMM的多模式空间中产生多模式伪造表示（MMFR），从而增强了其检测到其不看见的伪造内容的能力。此外，MM-DET还利用了一个内在的框架注意（IAFA）机制来在时空结构域中进行特征增强。动态融合策略有助于改善融合的伪造代表。此外，我们在广泛的伪造视频中构建了一个称为扩散视频取证（DVF）的综合扩散视频数据集。mm-det在DVF中实现了最先进的性能，证明了我们的算法的有效性。源代码和DVF均可在链接中获得。
量子旋转的伪马约拉拉伪造功能重新归一化
我们实施了Honerkamp和Salmhofer [Phys。修订版b 64，184516（2001）]进入了量子自旋系统的伪摩霍拉纳功能重新归一化组方法。由于这种方法的重新归一化组参数是物理量，因此与更常规的重新归一化组参数相比，温度t，数值效率显着提高，尤其是在计算限制性 - 温度相图时。我们首先采用此方法来确定简单的立方晶格上J 1 -j 2 Heisenberg模型的有限温度相图，在此，我们的发现支持了围绕高挫折点J 2 = 0的消失的小型非磁相的主张。25 J 1。 也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。 最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。 在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。25 J 1。也许最重要的是，我们发现温度流方案在检测有限的平移过渡方面是有利的。最后，我们将温度流方案应用于方格上的偶极XXZ模型，在那里我们找到了具有较大非磁性状态的丰富相图，以至于最低的可访问温度。在适用于错误控制的（量子）蒙特卡洛方法的比较时，我们发现了出色的定量一致性，与数值确切的结果相比偏差不到5％。
钼 - 曲苯 - 碳固醇纳米颗粒：它们可以是伪造的碳化物吗？
1京都大学理学研究生院，京都 - oiwakecho，京都 - 库，京都606-8502，日本。2日本京都北北京谷大学的Hakubi高级研究中心，日本京都-KU，日本京都606-8502。3日本福库卡（Nishi-ku）九州大学744号九州大学的超级镜研究中心819-0395，日本。4九州大学应用量子物理与核工程系，诺西斯库，744，福库卡819-0395，日本。5日本同步辐射研究所（Jasri），春季8，1-1-1 Kouto，Sayo-Cho，Sayo-gun，Sayo-Gun，Hyogo 679-5198，日本。6大阪大都会大学理学研究生院，1-1 Gakuen-Cho，Naka-Ku，Sakai，Osaka，Osaka，日本599-8531。 7 Supra-Materials的研究计划，Shinshu University，4-17-1 Wakasato，Nagano 380-8553，日本。6大阪大都会大学理学研究生院，1-1 Gakuen-Cho，Naka-Ku，Sakai，Osaka，Osaka，日本599-8531。7 Supra-Materials的研究计划，Shinshu University，4-17-1 Wakasato，Nagano 380-8553，日本。
如何防范深度伪造技术的威胁 对抗数字操纵的斗争
在网络安全领域，恶意行为者可以使用深度伪造技术创建伪造内容并发起社会工程攻击，例如网络钓鱼或鱼叉式网络钓鱼活动。这些风险凸显了迫切需要采取强有力的对策来防范深度伪造产生的网络安全威胁和隐私泄露的有害影响。出现了大量漏洞和威胁。这些漏洞和威胁主要是由生成式人工智能和深度伪造技术的进步推动的。这些技术对语音和视频身份验证系统的完整性构成的迫在眉睫的威胁包括：
人工智能在选举中的应用——“深度伪造”和“合成媒体”定义示例
在 2023 年 9 月的州行政和退伍军人事务 (SAVA) 临时委员会会议上，成员投票决定在委员会工作计划中为成员主题分配 0.25 FTE。在 2023 年 11 月的会议上，委员会成员投票决定对蒙大拿州的选举安全进行研究，并创建一份确保蒙大拿州选举安全的项目清单。在 2024 年 1 月的 SAVA 会议上，委员会成员投票决定将 AI 在选举中的使用添加到研究计划中。在 2024 年 3 月的 SAVA 会议上，委员会成员要求在与规范 AI 在选举中的使用相关的立法和法规中提供“深度伪造”定义的示例。本文包括来自美国政府机构的示例、非营利组织公共公民的示范立法以及来自全国各地州的法规和法案。根据 NCSL，2023 年，立法在提及 AI 时可能会使用不同的术语，例如“深度伪造”、“合成媒体”或“欺骗性媒体”。这些术语都指人们通常认为的 AI，但根据使用的术语和法规如何定义，可能具有不同的含义。