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将DeepFake探测器调整为新的生成技术
生成技术在这些技术的炒作驱动的驱动下继续以高度高的速度发展。这种迅速的进步严重限制了深泡探测器的应用，尽管科学界有许多E FF，但仍在努力实现Suffi suffi suffi coriant obot frol的性能与不断变化的内容。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析。这两个序列都包括来自gan，计算机图形技术和未知来源的复杂和异质范围的深击（生成的图像和视频）。我们的实验表明，连续学习对于缓解对普遍性的需求可能很重要。实际上，我们表明，尽管有一些局限性，但持续的学习方法有助于在整个训练序列中保持良好的表现。为了使这些技术以一种非常健壮的方式工作，但是，序列中的任务必须具有相似性。实际上，根据我们的实验，任务的顺序和相似性可以随着时间的推移而表现出模型的性能。为了解决这个问题，我们表明可以根据其相似性分组任务。这种小措施即使在更长的序列中也可以显着改善。这个结果表明，持续的技术可以与最有前途的检测方法结合使用，从而使它们能够赶上最新的生成技术。©2024 Elsevier Ltd.保留所有权利。除此之外，我们还概述了如何将这种学习方法集成到持续集成和连续部署（CI / CD）的深层检测管道中。这使您可以跟踪DI FF ERENT资金，例如社交网络，新的生成工具或第三方数据集，并通过整合连续学习的集成，all-all-al-al-al-al-lows ventenance持续维护探测器。
使用平行视觉变压器
摘要 - 采用人工智力来创建高度逼真的合成媒体，对隐私，安全性和错误信息传播构成了重大威胁。传统的深层检测方法，主要基于电流神经网络（CNN），通常在有效地识别这些复杂的伪造方面掉落。本项目探讨了平行视觉变压器（PVIT）用于深泡探测器的使用，利用其高级功能在建模复杂模式和视觉数据中的长距离依赖性中进行建模。我们使用NVIDIA A100 GPU的Google Colab培训了由140K真实和假面的数据集培训了PVIT模型。我们的结果表明，PVIT可显着提高检测准确性，精度，召回和鲁棒性，提供有希望的解决方案，以打击达到91.92精度的DeepFake技术所带来的挑战。索引术语 - 深层检测，平行视觉变形，以前，AI生成的，伪造的内容识别，变换，网络安全，数字取证，机器学习，深度学习。
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。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
使用深度学习的深层音频检测-IJarcce
摘要：Deepfake技术的兴起对多媒体内容的真实性和完整性（包括录音）构成了重大威胁。应对这一挑战，该项目提出了一种基于深度学习的方法来检测DeepFake音频。利用机器学习和信号处理的进步，该系统旨在以高精度区分真正的和操纵的音频记录。该项目始于对现有的深层检测技术的全面探索，尤其是在音频操纵的上下文中。随后，设计和实施了一种新颖的深度学习体系结构，以有效地捕获指示音频操作的微妙提示和模式。该系统的关键组件包括针对音频数据的独特特征的功能提取模块，以及在真实的和Deepio Audio samples和Deepio Audio sample上训练的深神经网络模型。通过广泛的实验和评估，在各种类型的音频操纵技术和复杂水平上评估了开发系统的有效性和鲁棒性。关键字：深层，音频操纵，深度学习，检测，特征提取，神经网络
更一般的深泡检测的真实外观建模
摘要。在检测与训练中存在类型的深层时，最新研究的最新研究表明了有希望的结果。但是，它们概括地看不见的深泡沫的能力受到限制。这项工作从一个简单的原则中改善了可概括的深层检测：理想的检测器将任何包含在真实面孔中发现的异常的面孔分类为假货。也就是说，检测器应学习一致的真实外观，而不是在训练集中不适用于看不见的深击中的假模式。在这一原则的指导下，我们提出了一项名为“真实外观建模”（RAM）的学习任务，该任务通过从稍微干扰的面孔中恢复原始面孔来指导模型学习真实的外观。我们进一步提出了面部障碍，以产生令人不安的面孔，同时保留了恢复的原始信息，这有助于模型学习真实面孔的细粒度外观。广泛的实验证明了建模真实外观以发现更丰富的深击的有效性。我们的方法通过多个流行的DeepFake数据集的大幅度传递了现有的最新方法。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
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。
Deepfake 检测挑战：对 AI 和媒体诚信的见解和建议
2019 年，人工智能伙伴关系 (PAI) 动员了其多元化的合作伙伴社区，致力于解决人工智能对媒体诚信和公共话语的影响——这是一个需要协调一致、共同关注的及时话题。在本文件中，PAI 分享了我们与人工智能和媒体诚信指导委员会合作以及其对 Deepfake 检测挑战 (DFDC) 的指导的见解。我们提出了六个关键见解和相关建议，可以为未来合成媒体 1 检测工作提供参考，其中许多建议扩展到人工智能及其对媒体诚信的影响。在此过程中，我们还记录了 PAI 与 DFDC 的合作，并分享了我们为人工智能发展开展有意义的多利益相关方工作的经验。这些见解和建议强调了信息生态系统参与者之间协调与合作的重要性。记者、事实核查人员、政策制定者、民间社会组织以及除大型科技公司以外的其他人，他们正在应对全球合成媒体的潜在恶意使用，他们需要更多地使用有用的技术检测工具和其他资源来评估内容。同时，这些工具和资源必须对那些试图生成恶意合成内容以逃避检测的对手不可访问。总体而言，检测模型和工具必须以合成媒体检测的现实动态为基础，并充分了解其影响和实用性。
基于供应链战略的 Deepfake 技术中的人工智能
摘要 利用现代新兴技术，很难区分经过核实的和虚假的媒体新闻和更新。使用人工智能 (AI) 制作深度伪造的照片和视频，展示某人在现实中从未说过和做过的事情，这是促成这一现象的最新创新之一。集中的深度伪造很容易影响数百万公民，并对我们的文化、他们的可访问性和社交网络速度产生不利影响。本文分析了各种广泛传播的互联网新闻报道，尽管关于这一主题的文献很少，但是为了探索深度伪造，以及谁创造了它们，深度伪造的技术优势和风险有多大，哪些深度伪造的例子会发生以及如何衡量深度伪造。我们将使用定性研究方法来收集可用信息，并根据调查结果，最后总结讨论并提出建议。关键词：深度伪造、智能技术、供应链管理、区块链