XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeepfakes
检测深泡和生成性AI：有关AI水印和多媒体真实性研讨会的标准报告
根据本许可的条款，您可以出于非商业目的复制，重新分配和调整工作，前提是适当地引用了工作。在任何使用这项工作时，不应建议ITU认可任何特定的组织，产品或服务。不允许未经授权使用ITU名称或徽标。如果您适应了工作，则必须根据相同或同等的创意共享许可证许可您的工作。如果您创建了这项工作的翻译，则应添加以下免责声明以及建议的引用：“此翻译不是由国际电信联盟（ITU）创建的。itu对此翻译的内容或准确性不承担任何责任。原始英语版应为绑定和真实版”。有关更多信息，请访问https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/igo/
研究提案 DG-01-02
正如 Nguyen 等人 (2022) 在文章中所描述的那样，“Deepfakes” 一词是两个词的组合：“深度学习”和“假冒”，人们利用人工智能技术将名人或政客的脸换成非法图像和视频中的身体。Deepfake 技术将有助于生成一个人在未经本人同意的情况下说任何话的幽默或政治视频，其外表和声音都与此有关 (Westerlund, 2019)。例如，在特朗普总统的竞选活动中，他的竞争对手使用 Deepfake 制造了一些关于他的桃色新闻，这些新闻曾经抹黑了他，让人们不信任他。根据 Köbis 等人 (2021) 谈论人们对 Deepfakes 的看法，他们的研究结果表明，人们不再能够检测到 Deepfakes，因为他们中的许多人对自己的检测能力过于自信。最近与 Deepfake 相关的研究大多依赖于技术表面，专注于如何制作 Deepfake 视频，但忽略了人性部分。在这项研究中，我们的主要目标是分析影响人们感知 Deepfake 视频的根本原因。此外，我们将提供未来帮助人们验证 Deepfake 视频真伪的策略。
人身安全提示 - 新的马其顿浸信会教堂
•深层效果：这些是AI生成的假音频或视频内容，可令人信服地模仿真实的人。深层可用于创建误导性信息，抹黑公众人物，甚至通过在视频call1上模仿某人的孩子或亲戚来勒索资金。
网络疫苗用于深泡免疫
摘要-Deepfakes对网络安全构成了不断发展的威胁，该威胁要求开发自动化对策。虽然大量的法医研究已致力于对深层的定义和定位，但逆转伪造为真实的解决方案尚待开发。在这项研究中，我们引入了网络疫苗接种，以赋予深层侵害的免疫力。类似于生物疫苗接种，该生物疫苗接种会在实际病原体中注射抗原在感染之前诱导免疫力，网络疫苗接种模拟了深层疫苗并进行对抗性训练以建立防御性免疫系统。旨在使用有限的计算资源来建立攻击无知的免疫力，我们建议用一次性压倒性的攻击模拟各种深击：面部掩盖。所提出的免疫系统由用于诱导免疫力和用于恢复面部含量的中源的胶囊组成。实验评估表明，有效的免疫力可以面对替换，面部重演和各种类型的腐败。
通过镜头看生成式人工智能
生成式人工智能可能会产生不可接受或非法的结果，包括错误信息、知识产权侵权、深度伪造、个人信息、诽谤性言论以及歧视性、偏见性和有害性内容。目前正在开发技术防护手段，但考虑到相关计算的复杂性，预测所有情况下人工智能的行为相当困难。此外，大多数国家的知识产权法都是在人工智能技术出现之前制定的，这给人工智能成果的所有权带来了不确定性。
在Azure Openai上管理生成AI的安全风险
信息失真：准备大量的深泡沫和过度逼真的AI生成的内容污染信息格局。它包括假新闻，个性化的虚假信息，对金融市场的操纵，甚至影响刑事司法系统。到2026年，Deepfakes可以构成在线内容的很大一部分，侵蚀公共信任对机构的信任，并推动两极分化和极端主义。当前的身份验证解决方案（如水印）是不可靠的，需要持续的更新以与不断发展的AI保持同步。
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
印度的深层法律：批判性分析
学生，基督（被认为是大学），浦那，熔岩摘要：深层效果，一种使用深度学习和AI创建的合成媒体的形式，可以使音频，视频或图像制作出高度现实而伪造的内容。这些通常是使用神经网络（例如生成对抗网络（GAN）或自动编码器）生成的，该网络分析了现有数据模式，例如个人的照片或个人视频，以复制面部表情，语音和其他特征。虽然DeepFake技术在娱乐中具有真正的用途，但其滥用构成了严重威胁，包括传播虚假信息，制造新闻以及未经同意而产生明确或诽谤的内容。在印度和英国等国家中，滥用深瓦特强调了需要解决隐私，数据保护和网络犯罪风险的法律框架。尽管现有法律，例如印度信息技术法，印度刑法典和Bhartiya Nyaya Sanhita，但涵盖了某些方面，但它们缺乏针对深层的特定规定。这个问题引起了针对公众人物和名人的著名案例。这项技术的快速发展挑战了数据安全，隐私和知识产权，引起了人们对政治操纵，身份盗窃和诽谤的担忧。在进步时，目前的检测技术在有效地识别深击和建议措施方面仍然受到限制。这项研究强调了法律改革的重要性，提出对现有立法的修正，并明确针对深层诉讼的新法律。创建此外，它提倡先进的检测工具来减轻这些风险。通过结合法律和技术方法，该研究表明，国家在国际上进行合作，以最大程度地减少深层诉讼的有害影响，建立强大的监管环境，以保护个人和机构免受这种不断增长的网络威胁。关键字：深击，信息技术法，gan，人工智能，网络犯罪介绍时，我们听到deepfake一词时，立即想到了假视频。Deepfakes不仅是为娱乐目的而创建的假编辑视频，而且不仅仅是更多。“ deepfake”一词是两个单词的组合，即“深度学习”和“假货”，这表明这些内容是深层伪造的内容，其中包含音频视频和图片，以使其与其他方式相似。这些是AI平台生成的合成媒体的子集，以操纵一个人的形象并令人信服地模仿它们。人工智能（AI）和生成对抗网络（GAN）以及其他正在迅速发展的机器学习技术主要用于生成所需的内容。这项技术已经迅速发展，使其更加复杂但可以同时访问，从而使区分真实和虚假（即人为生成的内容）更具挑战性。该术语始于2017年，当时Reddit用户使用AI使用AI来制作成人视频，并借助这些演员的尸体叠加在尸体上的名人面孔。
第 2 阶段：Deepfake 缓解措施 - 国土安全部
Deepfakes 是一种合成媒体，通常使用人工智能/机器学习 (AI/ML) 生成，呈现从未发生过的事件的可信且逼真的视频、图片、音频或文本。在我们工作的第二阶段，我们以第一阶段的研究结果为基础，并在三个用例中为组织、立法和监管方法提供了更深入的建议，以应对迫在眉睫的 Deepfakes 身份威胁。第一个用例涉及创作者、所有者和直接用户（如依赖这些内容的媒体组织、非政府组织 (NGO)、执法和法律机构）提供的内容。第二个用例涉及在广播环境中传播的内容，其中社交媒体平台和新闻组织可能被用作传播虚假、误导和最终有害信息的载体，产生不同程度的广泛影响。第三个用例涉及与实时或现场场景相关的内容，用于身份验证和验证，以启用和提供服务和产品。这些场景中的交互的实时或近实时性质使得图像、视频和音频内容尤为重要。我们评估了这些用例，并制定了一个通用的打击深度伪造的框架（包括相关清单），并针对该框架的五个方面提出了未来工作的建议：制定政策和支持立法；识别 Deepfa