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World File Search System虚假
虚假亲子关系赔偿期限为发现后三年
上诉报告员维托尔·弗雷德里科·库姆佩尔 (Vitor Frederico Kümpel) 认为，民法规定的三年诉讼时效从明确知晓有害事实开始计算，在本案中，有害事实是从他知道自己不是亲生父亲的时候开始计算的，也就是当他收到 DNA 测试结果的时候。
如何证明虚假陈述：对菲亚特 - 萨米尔的实际攻击
Fiat-Shamir（FS）变换是一种将公共互动协议汇编为非相互作用的多产技术。粗略地说，这个想法是用复杂哈希函数的评估替换验证者的随机硬币。在随机Oracle模型中已知FS变换是声音的（即，当哈希函数被建模为完全随机的函数时）。但是，当使用混凝土哈希函数实例化随机或时，有一些协议的示例，其中转换不声音。到目前为止，所有这些示例都是人为的协议，这些协议是专门设计为失败的。在这项工作中，我们根据GKR协议显示了对标准和流行的交互式简洁论证的攻击，用于验证非确定性界限深度计算的正确性。对于每种选择FS Hash函数，我们表明，该协议的相应插件在文献中已被广泛研究，并且在实践中也使用，当使用FS转换编译时，它并不是（适应性的）声音。具体来说，我们构建了一个显式电路，我们可以为其生成一个错误语句的接受证明。我们进一步扩展了攻击，并表明，对于每个电路C和所需的输出y，我们可以构建功能等效的电路C ∗，为此，我们可以产生一个接受的证据，即C ∗输出y（无论该语句是否为true）。这表明任何安全保证（如果存在）必须取决于电路C的特定实现，而不仅仅是其功能。最后，我们还演示了违反协议非自适应声音的攻击版本 - 也就是说，我们生成了一个独立于基础加密对象的攻击电路。但是，这些版本要么不太实用（因为攻击电路的深度非常大），要么对基础加密原语做出一些额外的（合理）假设。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对虚假新闻的识别......
由于科技的飞速发展，人们可以快速轻松地获取信息和新闻。浏览网站、博客和社交媒体可以在几分钟内访问该消息。然而，复杂的信息技术是一把双刃剑。一方面，它帮助人们方便地消费最新的新闻，另一方面，公众消费的许多新闻是尚未知晓的假新闻。新闻中的错误信息给多方造成了伤害。最常见的假新闻包括疫情新闻、股票交易所，尤其是最近俄罗斯和乌克兰之间战争的新闻。在短时间内，大量假新闻流传，可能引发对战争的更大影响。一项分析发现，随着时间的推移，假新闻不断增加（Zhou et al.，2019）。因此，检测假新闻
可解释性在人机协作虚假信息检测中的作用
由于在线共享的信息量不断增加以及生成式人工智能 (AI) 的作用，人工验证变得非常具有挑战性。因此，人工智能系统用于在线识别虚假信息和深度造假。先前的研究表明，将人工智能与人类专业知识相结合时可以观察到卓越的性能。此外，根据欧盟人工智能法案，在可能影响基本人权（例如言论自由权）的领域使用人工智能系统时，人类监督是不可避免的。因此，人工智能系统需要透明并提供足够的解释才能被理解。已经进行了大量研究以整合可解释性 (XAI) 特征来提高人工智能系统的透明度；然而，它们缺乏以人为本的评估。此外，解释的意义因用户的背景知识和个人因素而异。因此，本研究实施了以人为本的评估方案，以评估人机协作虚假信息检测任务的不同 XAI 特征。在此，客观和主观评价维度（例如性能、感知有用性、可理解性和对 AI 系统的信任度）用于评估不同的 XAI 特征。进行了一项用户研究，总共有 433 名参与者，其中 406 名众包工作者和 27 名记者作为专家参与检测虚假信息。结果表明，自由文本解释有助于提高非专家的表现，但不会影响专家的表现。XAI 特征提高了对 AI 系统的感知有用性、可理解性和信任度，但它们也可能导致众包工作者在 AI 系统的预测错误时盲目信任它。
打击虚假新闻和仇恨言论的政策的科学基础
来自德国国家图书馆的书目信息德国国家图书馆将此出版物列入德国国家书目；详细的书目数据可在互联网上查阅，网址为：http://dnb.d-nb.de。版权所有 © 奥地利计算机协会 www.ocg.at 出版商：Facultas Verlags- und Buchhandels AG，1050 Vienna，奥地利 保留所有权利，特别是复制、分发和翻译的权利。 © 奥地利计算机协会 www.ocg.at 排版：奥地利计算机协会 印刷：Facultas Verlags- und Buchhandels AG 1050 Vienna, Stolberggasse 26 ISBN（facultas Verlag）978-3-7089-2274-4 ISBN（奥地利计算机协会）978-3 -903035-31-7
8 月份，有关野火的阴谋论助长了气候变化虚假信息
* 为本简报做出贡献的组织：15min、AFP、Correctiv、Delfi、Demagog。 cz、Demagog.pl、Demagog.sk、DPA、DW、Eesti Päevaleht、EFE Verifica、Ellinika Hoaxes、Eurocommunicare、Faktisk、FranceTV、Funky、Greece Fact Checking、Källkritikbyrån、Knack、Lakmusz、Maldita、Newtral、Pagella、Política、Política、Faglica Journal: ct-Check、Times of Malta、CjekDet、Verificat、VerificaRTVE、VRTNWS
事实不是假货：解决虚假信息，加强信息完整性
框2.1。澳大利亚 - 关于虚假信息和错误信息的自愿实践守则33框2.2。《美国通信典范法》第230条（1996）36 Box 2.3的相关语言。概述澳大利亚的通信立法修正案（打击错误信息和虚假信息）第38章框2.4。DSA第40条 - 数据访问和审查39框2.5。ODA旨在加强媒体和信息环境的计划47框2.6。定义外国干扰和外国信息操纵和干扰（FIMI）52框2.7。《外国代理商注册法》（FARA）在反对虚假信息的斗争55方框2.8中的应用。通过特殊工作队57框3.1确保选举期间的信息完整性。芬兰的媒体素养76 Box 3.2。“ Clemi”：法国促进和协调媒体和信息素养活动的中心77 Box 3.3。爱沙尼亚的“媒体和操纵”课程在高中课程78 Box 3.4中。荷兰媒体素养网络79框3.5。爱尔兰的“ Be Media Smart”媒体素养活动80 Box 3.6。英国为帮助弱势群体发现虚假信息并提高在线安全81框3.7的努力。安全与情报评估 - 立陶宛，拉脱维亚，芬兰和瑞典82 Box 3.8的案例研究。政府！预埋游戏83 Box 3.9。媒体素养评估工具85框3.10。Harmony Square和Cat Park媒体和信息素养游戏86 Box 3.11。爱尔兰的媒体委员会未来94框3.14。OECD公共交流对错误和虚假信息的良好实践原则88 Box 3.12。立陶宛政府与debunk.eu和Meta合作，《节制政策90框3.13》。一项国际合作，用行为洞察力95框3.15解决错误信息。加拿大的数字公民计划96框3.16。国际信息与民主天文台98框4.1。荷兰在政府范围内解决虚假信息的战略110 Box 4.2。爱尔兰的国家反对策略工作组111框4.3。国家信息空间安全协调小组 - 拉脱维亚114框4.4。国家危机管理中心 - 立陶宛115框4.5。为外国数字干扰的警惕和保护服务 - 法国116框4.6。瑞典心理防御机构 - 瑞典117 Box 4.7。全球订婚中心 - 美国117
Microsoft Word - AI 虚假信息政策文件_RUS.docx
简介 原则上，系统性问题不仅是由于虚假信息本身而产生的 - 这里的关键作用是利用人工智能 (AI) 传播虚假信息，它放大了个别有问题内容的规模，以至于它导致威胁和平与安全的系统性后果的出现或加剧。正如第一份简报《媒体自由背景下的国际虚假信息法和政策》所指出的，打击威胁和平、安全与合作的虚假信息和媒体传播的国际挑战在过去一个世纪中已经出现。有一套国际法来规范虚假信息的传播，特别是在其对国际关系造成损害的情况下。如今，随着社交媒体在告知公众方面的作用不断增强，媒体的影响力不断增强，寻求解决这一问题的愿望也日益增强 1 。人工智能在在线平台中发挥着核心作用，并且正在逐渐成为（如果尚未成为的话）塑造和定义互联网信息空间的关键工具。由于人工智能的发展和实施，网络平台能够直接影响观点及其表达形式，这在很大程度上也导致全球安全出现系统性和结构性威胁。主要问题是错误信息的鲁莽和广泛传播，并被人工智能放大。今天，我们看到了限制言论自由的新策略。这个问题的核心是信息饱和，因此需要对信息进行结构化和优先排序，而这已无法再通过手动方式完成。如果没有技术支持，就很难合理化、理解和有意义地解读大量的信息、大量的叙述和反叙述以及新闻周期的节奏。虽然审查制度的目的是压制言论自由，但新的策略却恰恰相反，互联网上充斥着大量的叙述，包括大量虚假、不准确和误导性的信息。这种大规模混乱武器 2 已被证明在制造混乱和对机构的不信任方面非常有效。