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Zimpleman 人工智能指南
• 课程作业或作业中 AI 工具的使用将取决于教师政策。• 教师关于课程作业、作业或考试中 AI 使用的政策会有所不同。• 学生应咨询教师，了解如何在课程作业中适当使用 AI 工具。• 未经教师许可或不遵守课程政策而使用 AI 工具进行课程作业的学生将违反 Zimpleman 学术诚信政策。• 对于允许使用 AI 工具的课程作业，学生不应完全依赖 AI 生成的材料。使用 AI 工具的学生应使用适当的归因和引用实践（例如，APA ChatGPT 引用说明），并应仔细检查任何 AI 生成的材料，因为 AI 生成的内容可能不准确、误导、完全捏造（例如，深度伪造），或可能包含受版权保护的材料。• 学生应对其使用的任何包含 AI 生成材料的内容负责。
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
了解人工智能在网络犯罪中的应用
技术的进步正在改变人们在世界上互动的方式，犯罪也不例外。犯罪分子开发和迭代新的非法活动。最近的技术创新之一是人工智能 (AI)。AI 可以通过分析数据、根据已识别的模式进行预测以及根据提供给它们的大量信息生成响应来执行通常需要人类智能的任务 (Choi 等人，2022 年)。犯罪分子还利用这种人类智能系统进行犯罪活动，例如创建某人的假图像和视频以实施人际网络犯罪或增强网络攻击的有效性。本期特刊讨论了围绕人工智能的当前犯罪问题；一个研究了元宇宙中深度伪造的受害情况，另一个研究了社会工程攻击中人类的弱点。两篇论文是2023年国际白帽大会主办的学生论文竞赛的获奖作品。以下是每项研究的简要概述。
2023 年综合年度报告
一切仍然归结于技术和创新。随着生成式人工智能的突然出现，人工智能已成为变革背后的驱动力。每个人都看到了它如何以惊人的速度改变了企业和公民的日常生活。在创纪录的时间内，这项技术开始以我们从未想象过的方式被使用，其潜力似乎是无限的。无论如何，生成式人工智能正在开启一个新时代。媒体喜欢指出与之相关的风险（幻觉、偏见、深度伪造的传播、侵犯知识产权、高能耗等）。但我们确实正处于一场革命的边缘，这场革命将提高生产力并彻底重塑许多行业。因此，一如既往，我们必须加倍警惕和努力。有些人可能会倾向于完全依赖监管。但我们应该记住，我们需要控制的是技术的使用方式。我们必须警惕不要屈服于审查技术本身的荒谬想法。
对DeepFake及其检测技术的全面综述
摘要 - 在数字媒体时代，DeepFake技术已成为一个重大关注的问题，通过实现高度现实的合成内容来对各个部门构成威胁。本文介绍了深层技术和检测方法的全面综述。它分析了14个研究论文，涵盖了一系列方法，包括机器学习算法，计算机视觉技术和信号处理方法。探索的关键方面包括面部和语音操纵，多模式融合以及注意力机制的使用。评论重点介绍了检测深击的挑战，例如数据集偏见以及创建者和探测器之间的武器竞赛。此外，它讨论了当前检测技术的局限性以及对可靠的可扩展解决方案的需求。通过对文献的批判性分析，本综述提供了对现有方法的优势和劣势的见解，并确定了未来研究的领域。本文有助于理解深层技术及其对社会的影响，强调开发有效的检测机制以打击合成媒体的传播的重要性。
使用卷积神经网络伪造检测
2,3,4 MCA，SCAT，Galgotias University，Uttar Pradesh摘要：为了识别深层假货和其他形式的更改的面部信息，此工作详细介绍了面部伪造探测系统的开发和实施。我们提出了一个系统，该系统使用最新的机器学习技术识别面部图像和视频的细微变化。接受公开可用数据集的培训后，使用关键性能指标（例如精度，精度和召回）评估系统。用于构建系统，使用卷积神经网络或CNN。测试是使用公开可用数据集进行的。为了使其成为强大的模型，还可以构建自定义数据集。我们还研究了如何使用该技术来确保数字身份并打击错误信息，为将来与全球网络安全和数字安全计划的合作打开了大门。关键字：图像处理，生物识别技术，安全性，面部伪造和深层假货。在诸如体育场，火车站和机场码头等地方的公共安全领域以及公司和组织安全的地方，面部识别是身份识别最著名的生物识别方法之一[2，3]。在转向深度学习技术之前，该领域的研究始于1990年代的传统机器学习方法（公制模型，贝叶斯分类和主要成分分析），识别本地特征（LBP，Gabor过滤器）的方法以及识别通用特征的方法。本文提出了一种新颖的面部伪造技术来克服这些挑战。高级技术来操纵媒体（例如Deepfakes）的出现引起了许多关于数字内容真实性的询问。由人工智能创建的深击可以创建真实的图像，从而使区分实际和假信息的挑战。尽管最初是出于艺术和娱乐目的开发了这项技术，但它越来越多地用于恶意将诸如盗用，诽谤和误导信息的传播之类的事物[5]。鉴于社会造成的潜在危险，迫切需要值得信赖和有效的检测方法。由于当前技术有时无法跟上新的锻造方法的复杂性，因此实时检测功能存在差距。尽管在该领域进行了广泛的研究，但开发了可以处理大量数据，使用不同伪造策略并在低计算成本下产生准确结果的系统仍然具有挑战性。
探索在 Civitai 上使用滥用的生成式 AI 模型
生成式人工智能的兴起正在改变数字图像的格局，并对在线创意社区产生重大影响。这导致了人工智能生成内容 (AIGC) 社交平台的出现，例如 Civitai。这些独特的社交平台允许用户构建和分享自己的生成式人工智能模型，从而增强了更多样化艺术表达的潜力。它们以社交网络的风格设计，还为艺术家提供了展示其作品（从模型生成）、参与讨论和获得反馈的手段，从而培养了社区意识。然而，这种开放性也引发了人们对此类平台滥用的担忧，例如使用模型传播欺骗性的深度伪造或侵犯版权。为了探索这一点，我们对 AIGC 社交平台进行了首次全面的实证研究，重点关注其用于生成滥用内容的情况。作为示例，我们构建了一个涵盖最大的 AIGC 社交平台 Civitai 的综合数据集。基于这个包含 87K 个模型和 2M 张图像的数据集，我们探索内容的特征并讨论审核策略以更好地管理这些平台。
创造力研究
文章历史：摘要。时尚是一个不断变化的行业，反映了社会改变；因此，时尚品牌必须始终寻求创造性和创新的沟通策略，以获得positive品牌的声誉，并处于技术的最前沿。时尚沟通塑造了社会的需求和对现实的看法，这些需求由于各种人工智能技术的高度，包括可以重新创造现实的人的高密度而发生了变化。因此，消费者很容易欺骗，并且使用人工智能进行交流的创造性方式导致了创造性的虚假信息。出现的问题是，在时尚行业领域中创造性地使用人工智能的主题是研究最广泛的研究差距。进行了一项综合文献综述，重点介绍了2016年1月至2024年1月之间发表的论文，以回答研究问题并阐明未来研究的趋势。这项研究的结果表明，新兴的机器洗涤概念是学者主要关注的主题 - 使用深层图像和更改的图像，数字影响者及其信息的现实娱乐。
银行和生成AI：底漆
联邦贸易委员会（FTC）报告说，消费者在2023年损失了超过100亿美元的欺诈行为，强调了对先进的欺诈检测系统的需求。XXVII欺诈检测是银行业生成AI的主要应用。高盛（Goldman Sachs）估计，生成的AI可以将欺诈行为减少20％，这对金融交易的安全性有了显着提高。xxviii潜力在于生成AI分析广泛交易数据以识别异常模式和欺诈活动的能力。这可以增强银行系统的安全性，并保护客户免受金融犯罪。一种新兴的欺诈类型可能适合遇到的生成性AI是所谓的DeepFake含量的兴起 - 合成媒体被认为是真实地误导或虚假陈述的。生成的AI可用于快速创建深层蛋糕，使欺诈者能够创建恶意内容，欺诈性网站和复杂的网络钓鱼方案。虽然生成型AI助长了这个问题，但它也可以提供解决方案，因为它分析了文本，图像，视频等，以使制造的媒体具有误导性。