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增强生成式人工智能时代的多媒体完整性
人工智能和机器学习工具（包括生成模型和深度伪造技术）的广泛使用，使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战，传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此，验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力，使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁，包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述：将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外，人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此，加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处，但内容凭证（尤其是持久内容凭证）才是本报告的重点2。
2024详细程序概述-ICAC.LK
194 Combating Digital Deception: Machine Learning Approaches for Detecting Political Misinformation and Clickbait on Social Media 195 Machine Learning based Detection System for Identifying Deepfake Images and Social Bots 203 Enhancing Typing Dynamics Emotion Recognition: A Multi-Class XGBoost Approach for Accurate Sentiment Detection 212 Deep Learning Framework for Exploring Customized CNN With Customer Demographics and Salon Visuals 89 Optimizing User Experience in Mobile Travel Applications: A研究个性化路由，主题内容和文化参与。
网络安全考虑2025
网络安全不是静态功能，而是动态且不断发展的挑战。例如，量子计算的兴起，攻击者可以以惊人的速度绕过加密工具，从而有可能损害从银行和零售交易到业务数据，文档，电子邮件等的所有事物； “超智能” AI系统的潜力，该系统会永久改善和扩大知识，同时在感知危险时保护自己；而且，错误信息传播的速度，尤其是通过Deepfake音频和视频内容，只是Cisos失去睡眠的几个新问题。这些威胁和其他威胁强调了迫切需要创新和战略性的远见。
使用人工智能和机器学习检测恶意域名
AI 和 ML：入门指南 过去几年，每位 IT 专业人士都听说过很多有关人工智能和机器学习的信息。如此之多，以至于它既让人们意识到需要采用先进的学习方法来解决安全问题，也让人们对应用这些技术及其好处的确切含义感到困惑。有很多安全供应商说“我们做 AI”，但这到底是什么意思呢？让我们首先定义每种技术，然后看看如何将其应用于检测恶意域的问题。人工智能 人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，专注于帮助计算机自行学习、适应新输入并执行任务 - 所有这些都无需人工干预。AI 由多种不同类型的学习组成（如下所示），可用于 IT 安全、机器人技术、DeepFake 视频、实时对话翻译等各个领域。
增强移动生物识别身份验证：用于解决面部ID技术中安全漏洞的新模型
抽象 - 面部ID技术已成为移动生物识别验证的基石，提供便利性和增强的用户体验。然而，其越来越多的采用也强调了关键的安全漏洞，例如欺骗攻击，深击剥削以及与环境适应性有关的问题。本研究提出了一种新型模型，旨在解决这些脆弱性，以增强面部ID技术的可靠性和安全性。所提出的模型将高级机器学习算法与多因素生物识别验证相结合，以增强面部识别系统的鲁棒性。关键特征包括实时livese检测，反欺骗措施以及适应性识别能力，可提高各种环境和人口统计学的准确性。该模型采用混合方法，将传统的面部识别方法与补充生物识别指标（例如眼动模式和热成像）相结合，以减轻潜在的攻击量。本研究采用混合方法方法，包括模拟攻击方案，用户试验和算法性能评估。结果表明，新模型大大降低了欺骗尝试和深层违规的成功率，同时保持高认证速度和用户便利性。该研究还强调了该模型对低光和高动作条件的适应性，从而解决了当前面部ID系统中长期存在的局限性。此外，该模型为移动身份验证的未来创新铺平了道路，促进更安全，更具包容性的数字生态系统。调查结果强调了将多层安全机制合并到生物识别验证技术中，以平衡用户体验与稳健的安全性。政策含义包括
欧盟和大陆对人工智能的调节
in04/2025 1。引言1.1在香港，人工智能（“ AI”）技术的越来越多的应用近年来见证了显着的增长。基于分散的当地调查，有79％的年轻人和32％的企业使用或正在使用AI/Generative AI（“ GAI”）。1虽然AI应用的潜在益处显然是巨大的，但其预期或意外的滥用可能会对社会产生重大的负面影响，例如（a）隐私和版权侵权； （b）数据泄漏； （c）由于选择性和偏见算法而导致的错误信息； （d）深冰骗局。2仅在2023年，此类与AI相关的事件的数量在世界范围内飙升了12倍以上，促使社会上有更多呼吁AI法规，但并非同时扼杀AI创新。尽管AI引起的一些风险（例如隐私入侵可以由香港的现有法律解决，他们为公众提供了不足的保护，因此主张颁布专门的AI法律。3最近在2024年11月21日，立法委员会通过了一项题为“制定AI Plus战略”的动议，称政府“研究建立与AI相关的法律框架的可行性”，以提高“ AI安全和可靠性”。4 1.2全球，风险投资AI投资在10年内增长了12倍以上，到2024年的1,100亿美元（8580亿美元）。5然而，除了欧盟（“欧盟”）和大陆之外，很少有地方制定了专门的立法来规范整体AI风险。仅在西班牙算法歧视）。6相反，一些政府试图规范AI风险的某些方面（例如，7 1 chatgpt是GAI工具的一个示例，这是AI的一个子集，重点是生成新内容。参见香港生产力委员会等。（2024）和香港青年协会（2023）。2个Deepfake骗局被专家排名为2020年20种AI-AI-Sable犯罪中最严重的威胁，在2022年至2023年之间，全球深层骗局的全球数量增加了10倍。请参阅Security.org（2024）和伦敦大学学院（2020）。3容海恩（2024），李广宇（2024）和经济合作与发展组织（2025）。4立法委员会（2024）。5 TechCrunch（2025）。 6尽管有32个位置从2016年至2023年制定了与AI相关的法律。 参见斯坦福大学（2024）。 7西班牙骑手法保护数字交付工人免受算法歧视。5 TechCrunch（2025）。6尽管有32个位置从2016年至2023年制定了与AI相关的法律。参见斯坦福大学（2024）。7西班牙骑手法保护数字交付工人免受算法歧视。
生成的AI和媒体素养教育
人工智能的应用正在迅速扩大。公共和政策关注倾向于集中于高调和负面问题，例如深层图像，声音伪造和选举干扰，2，但对将AI的日常整合到媒体的日常整合中，作为在线体系结构的一部分，以及这些如何塑造我们与平台和应用程序的日常互动。3此外，支撑这些系统的技术是不透明的，有时甚至对于那些开发了该技术的技术。我们的研究表明，这些现实限制了媒体素养教育者了解和传达某些类型的内容出现和流通的方式以及为什么AI生成内容的特征可以链接到基础技术基础架构的能力。
2025年的网络安全考虑
网络安全并非静态功能，而是一项动态且不断发展的挑战。例如，量子计算的兴起，攻击者能够以惊人的速度绕过加密工具，可能危及从银行和零售交易到商业数据、文档、电子邮件等方方面面；“超级智能”人工智能系统的潜力，使其能够不断改进和扩展知识，并在感知到危险时保护自己；虚假信息的传播速度，尤其是通过深度伪造的音频和视频内容传播的速度，这些只是众多新兴问题中的一部分，这些问题让首席信息安全官们夜不能寐。这些以及其他威胁凸显了创新和战略远见的迫切需求。