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LAA-NET：质量的本地化工件注意网络...
本文介绍了一种新型的高质量深层检测方法，称为局部伪影注意网（LAA-NET）。现有的高质量深伪检测方法主要基于有监督的二进制分类器与隐式注意机制。因此，它们并不能很好地概括到看不见的射精。为了解决这个问题，做出了两个主要贡献。首先，提出了多任务学习框架内的明确注意机制。通过结合基于热图的和自矛盾的关注策略，LAA-NET被迫专注于一些小伪像易受攻击的区域。第二，提出了一个增强的特征金字塔网络（E-FPN），作为一种简单而有效的机制，用于将歧视性低级特征扩展到最终特征输出中，具有限制冗余的优势。在基准基准上进行的实验表明，在曲线下（AUC）和平均精度（AP）方面，我们方法的优越性。该代码可在https：// github上找到。com/10ring/laa-net。
公共部门机构生成式人工智能网络安全指南
与所有技术一样，GenAI 也容易被滥用，并可能成为网络犯罪分子利用的强大工具。它可用于制作有针对性的、令人信服的网络钓鱼电子邮件或文本和语音消息，这可能会增加不知情的个人被欺骗提供登录凭据或银行详细信息等信息的可能性。然后，通过使用人工智能聊天机器人与个人互动，自动化大规模针对性活动的能力可能会进一步增加受害者的数量，这些人会以为自己与真人有联系，并被说服陷入预定的骗局。不良行为者可以利用冒充或创建深度伪造媒体的可能性来制作媒体来抹黑公众人物、传播虚假叙述以及勒索或诈骗个人。可以处理个人数据以建立更有效的策略来猜测个人的密码以入侵帐户。GenAI 用于生成应用程序代码解决方案的用途已经得到强调，然而，这同样可能被滥用来开发更复杂的恶意软件，这些恶意软件更难被当前系统检测和响应。
人工智能应用特别委员会
今年 1 月美国新罕布什尔州总统初选前，据报道，一通自动电话可能使用了人工智能语音克隆技术，冒充美国总统乔·拜登，敦促选民跳过初选。1 在巴基斯坦，身陷囹圄的前总理伊姆兰·汗在一段使用人工智能制作的视频中宣布自己在党派选举中获胜。2 在印度，已故前泰米尔纳德邦首席部长、印度电影偶像卡鲁纳尼迪在 5 月份选举前，用人工智能制作了一段视频，称赞其儿子、现任泰米尔纳德邦首席部长的领导能力。3 今年 2 月的印度尼西亚大选前，一段已故前总统苏哈托的深度伪造视频流传，为其前政党背书。4 同样在印度尼西亚，候选人也在演讲稿、艺术作品和竞选材料中使用了人工智能。据报道，在 4 月份韩国大选前，国家选举委员会检测到 388 件由人工智能生成的媒体内容，其中 5 件违反了新修订的《选举法》，该法禁止在选举前 90 天内使用人工智能生成的深度伪造的政治竞选视频。6
保护公众免受虐待AI生成的内容
五年后，我们发现自己正处于历史上的一刻，任何可以访问互联网的人都可以使用AI工具来创建可用于欺骗的高度现实的合成媒体：家庭成员的声音克隆，政治候选人的深层形象，甚至是篡改的政府文件。AI使操纵媒体变得更加容易 - 更快，更容易访问，并且需要技巧少。像AI技术一样迅速成为一种工具，它已成为一种武器。随着本文件的印刷，美国政府最近宣布，它成功破坏了一个民族国家赞助的AI增强虚假信息操作。联邦调查局局长克里斯托弗·雷（Christopher Wray）在他的声明中说：“俄罗斯打算利用这个机器人农场来传播异国的虚假信息，并在AI的协助下扩展了他们的工作，以破坏我们在乌克兰的合作伙伴，并影响对俄罗斯政府有利的地缘政治叙事。”尽管我们应该赞扬美国执法部门与技术平台合作，成功地进行此操作，但我们还必须认识到，这种类型的工作才刚刚开始。
FINAL AI 和我们的孩子
毫不奇怪，许多家长和教育工作者都担心人工智能在孩子生活中可能带来的可能性和潜在的弊端。4 用埃兹拉·克莱因的话来说，他想到了自己的孩子：“我只是觉得，对于我的孩子来说，在他们成长的过程中，我们正处在一个世界的边缘，对他们来说，这个世界可能与我准备养育他们的世界截然不同。”5 世界各地的儿童已经沉浸在电子游戏、玩具和教室等各种形式的人工智能中，6 随着易于获取的生成式人工智能工具的普及，我们已经看到了这些工具如何被误用和滥用的实时教训。在最近的一个例子中，匿名巨魔天堂论坛“4chan”的成员获得了 Meta 设计的专有人工智能，修改了该工具以删除针对种族主义、攻击性和危险内容的护栏，并将其发布到网上。 7 在另一起案件中，纽约州普特南县的三名高中生制作了一段深度伪造视频，视频中校长对黑人学生发表种族主义言论，“让家长们感到恐惧”。8
研究领域
大数据分析，社交网络分析，理论机器学习计算机科学和工程密码学，以实践为导向的Propabvle安全性计算机科学和工程多媒体处理，深度学习，计算机视觉计算机科学和工程计算机科学和工程学在分布式计算机科学和工程机构安全系统中，以及工业安全的网络，机构安全性，SDNE SECTRAL，SECRACTION，SECTRACH SERIPENTION，SECRACTION COCCETION，SECTRACH SECORTION，SECTRACH SECORTINC区块链计算机科学和工程多核RISC V基于计算基因组学管道和大数据，计算机体系结构，VLSI系统设计，生物信息学，嵌入式系统，元基因组分析，基因组测序和分析计算机科学和工程电脑电动机的电动式电气链的电源旋转，用于电脑旋转，工程VLSI设计电气工程网络安全挑战电网和智能电网电气工程无线通信电气工程天线，微波电路
人工智能竞赛中的一颗小石子
毫无疑问，人工智能 (AI) 正在改变当前的经济、政治和社会格局。普华永道 (PwC) 在 2017 年的一项研究估计，到 2030 年，人工智能可能会使全球 GDP 增长高达 14%，经通胀调整后相当于额外增加 15.7 万亿美元 [RV17]。这可能使其成为当今快速变化的经济中最大的商业机会。我们还看到人工智能正在颠覆政治和社会结构，从中国用来监视人口的人工智能人脸识别软件，到印度用来赢得选民支持的 DeepFake 视频 [Jee20]。虽然颠覆将是巨大的，但变化不会均匀分布。普华永道的研究估计，中国的 GDP 可能增长 25% 以上，美国的 GDP 可能增长 15% 左右，但亚洲和其他发展中国家的 GDP 可能只会增长 5%。除了经济增长，随着人工智能和自动化接管更多任务，就业也可能受到重大影响。牛津大学 2013 年一项著名（且颇具争议）的研究估计，美国 47% 的工作面临自动化的风险 [FO13]。2016 年 10 月，世界银行行长金正恩引用研究预测，印度 69% 的工作面临风险，中国 77%，埃塞俄比亚 85% [FHO16]。例如，最近外包给发展中国家的工作可能会在发达国家重新回到机器人和软机器人手中。那么，面对如此巨大的力量，不丹这样的小型发展中国家能做些什么呢？
生成ai
AI信息素养：在人工智能时代（AI）中浏览数字时代，信息素养已经采用了新的维度。随着AI系统越来越多地整合到我们的日常生活中，理解，评估和与AI生成的信息的能力至关重要。此摘要介绍了AI信息素养的概念，强调了其在当今信息格局中的重要性。AI信息素养包括有效地与AI生成的内容互动所需的技能和能力。此内容不仅包括文本，还包括由GPT-3，DALL-E和DeepFake Generators产生的图像，音频和视频。AI信息素养超出了传统信息素养，解决了AI所面临的独特挑战，例如识别操纵媒体，了解AI生成的内容的道德含义，并区分人类和AI-Athuther的文本。随着AI继续塑造行业，媒体和沟通，个人和组织必须适应这一新现实。AI信息素养使个人有能力评估AI生成的信息的信誉和可靠性，同时还提高了人们对AI技术围绕的道德考虑的认识。对于培养AI信息素养的整体教育者，政策制定者和社会至关重要，以减轻错误信息的风险，促进负责任的AI使用并利用这种变革性技术的好处。此摘要为对AI信息素养的全面探索及其在数字驱动的世界中的影响奠定了基础。
混合媒体策略：在数字时代塑造公众舆论
摘要社交网络上的军事和民用媒体战略的融合已将这些平台转变为重大影响公众舆论和社会动态的混合空间。最初旨在用于人际交往的社交网络现在是战略宣传，认知操纵和信息主导地位的工具。算法对于这种转化是核心，将内容定制为个人偏好，并促进增强偏见的“滤泡”。研究表明，虚假信息比事实内容的传播速度快70％，这是受情感充满活力的叙事驱动的，这些叙事引起了恐惧，愤怒或惊喜，从而大大增加了病毒性和参与度。这种动态有助于一个零散的数字生态系统，在这种生态系统中，两极分化被放大，批判性思维减少，民主过程受到危害。象征性语言和框架技术，例如使用主题标签和有针对性的叙述，进一步操纵感知。例如，在19009年大流行期间，对特定叙事的算法优先级构成了公众舆论，而Deepfake Technologies激增了不信任和混乱。长期接触此类内容与焦虑和抑郁水平的增加有关，尤其是在年轻的人口统计学中，有59％的青少年报告由于社交媒体平台上的错误信息而增加了压力。这项研究强调了道德干预措施的紧迫性，以调节算法系统，减轻虚假信息并保护用户自主权。实施强大的透明度措施，增强内容
人工智能（AI）驱动的盗版
2 阿米蒂大学北方邦阿米蒂法学院，勒克瑙校区 摘要：本研究论文探讨了人工智能 (AI) 对数字环境中盗版的影响。它研究了盗版在数字时代的增长方式，以及人工智能如何帮助保护知识产权并为盗版者提供新策略。该研究涵盖了人工智能在内容盗版中的应用，包括文本和音频的创作、深度伪造电影和假冒商品。此外，它还研究了人工智能辅助盗版技术，包括动态内容匹配、自动内容分发和抓取以及内容货币化。本文讨论了人工智能对知识产权的影响，以及版权侵权、执法挑战、质量和声誉损害、收入来源损失以及对创新的影响等问题。它继续讨论人工智能在版权执法和识别方面的进一步应用，例如内容指纹识别、自动删除请求、模式识别、内容扫描和匹配、适应性机器学习和实时监控。本研究探讨了隐私问题，包括数据收集和监控、误报、用户分析和缺乏透明度，这些问题与内容盗版中的人工智能有关。研究还讨论了合理使用和版权侵权问题，以及阻止人工智能驱动的盗版所涉及的技术和法律障碍。本研究包括人工智能驱动的推荐和流媒体服务、欺骗和深度伪造电影以及 DRM 解决方案的案例研究。对相关盗版案例法的审查到此结束。关键词：人工智能、人工智能、数字盗版、知识产权、版权、内容扫描、模式识别、自动删除请求、深度伪造视频、文本生成、音频生成、假冒产品、货币化、动态内容匹配等。21 世纪的数字环境已经发展成为一个庞大而复杂的领域，从根本上改变了我们共享、消费和保护创意信息的方式。在当今的数字时代，盗版的重要性急剧上升，给消费者、内容制作者和知识产权所有者带来了前所未有的困难。由于数字平台的广泛使用以及材料可以被非法复制和分发的简单性，盗版是一个不断变化的持续担忧。人工智能 (AI) 和盗版这一新兴领域有能力改变盗版领域。凭借其在自动化、机器学习和数据分析方面的惊人能力，人工智能 (AI) 有可能在持续打击盗版的战争中成为祸害和福音。1 它可以用于保护知识产权和执行版权，但它也可能使海盗能够制定更难识别和阻止的新策略。