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寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
深果，人工智能和开放的作用 -
摘要这项研究研究了Deepfake和开源智能（OSINT）在使虚假运动及其社会后果的作用。使用DeepFake检测挑战（DFDC）数据集进行技术评估，OSINT网络和情感分析的社交媒体数据集以及来自全球虚假信息索引的公众舆论数据，研究应用机器学习分类，网络分析，情感分析和中断时间序列（ITS）分析。技术评估的检测准确性为0.73，精度为0.75，召回0.70，确定了识别合成介质的增强区域。OSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。 情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。 建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINTOSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINT
评估DeepFake视频检测工具的有效性：比较研究
摘要 - 本文着重于评估所选工具以检测DeepFake视频，该视频对数字信息的完整性和在线媒体的可信度构成了日益严重的威胁。随着人工智能越来越多地创建高度逼真的操纵内容，对健壮检测系统的需求不仅在数字取证中很重要，而且在更广泛的信息安全和媒体验证领域也很重要。这项研究提供了对五种DeepFake检测工具的比较分析，其中包括三种开源工具（SBI，LSDA，LIPINC）和两种商业解决方案（Bio-ID，Deepware），这些数据集在Celeb-DF（V2）的300个操纵视频的数据集上进行了测试。结果表明，商业工具的性能更好，生物ID的检测准确性为98.00％，而Deepware 93.47％的检测准确性优于开源替代方案。
如何伪造 DNA 亲子鉴定
当送交 DNA 测试进行分析时，大多数人都相信结果是准确的。然而，有时结果似乎不对劲，或者与你认为的真实情况不符。你可能想知道研究人员是否犯了错误或得到了假结果。幸运的是，有办法发现假 DNA 测试并避免因错误信息而产生的任何后果。DNA 测试帮助人们了解他们的健康状况、家族史和当前关系。获得虚假信息可能会导致混乱、家庭成员之间的感情受到伤害以及错误的医疗建议。确保测试的每个步骤都正确完成是获得准确结果的关键。在家进行 DNA 测试是新事物，但其背后的科学经过充分研究，如果操作正确，是可靠的。没有一种医学测试是 100% 完美的，人为错误也可能发生。DNA 测试结果可能出错的主要原因有两个：使用未经认证的实验室或受污染的样本。确保选择经国家适当认可的实验室，并仔细遵循所有说明以避免污染。在大多数情况下，在家测试需要提取您自己的 DNA 样本并将其送去进行分析。虽然可能会出错，但自己做的话，就没有作弊的机会。但是，如果其他人在收集样本或分发结果，那就另当别论了。DNA 测试可能被伪造的一些方式包括使用错误的 DNA、故意污染样本或在线订购假测试。如果有人控制您的 DNA 测试结果并向您提供虚假信息，他们可能是在说谎。请务必亲自查看实验室报告，并在必要时咨询您的医生。一项科学评论发现，全球范围内，0.8% 到 30% 的亲子鉴定是欺诈性的——不是因为污染或测试质量差，而是伪造的。那么，您如何发现假的 DNA 测试结果呢？首先，寻找危险信号，例如未经认证的实验室或受污染的样本。当其他人处理您的 DNA 时要小心，并且一定要亲自查看实验室报告。不要依赖他人为您解释——如果需要，请咨询医疗专业人员。通过意识到这些潜在问题，您可以确保您的 DNA 测试结果准确且值得信赖。在某些情况下，需要 99.9% 准确的 DNA 测试才能确认亲子关系。然而，不道德的卖家会出售假测试和报告，可能隐瞒真相或欺骗买家购买更便宜的替代品。为了避免这种情况，请遵循以下准则：联系实验室或公司核实测试结果的来源；检查是否获得 AABB 等组织的认证，以确保符合标准；并期待专业报告，其中包含正确的信息、易于阅读的格式和准确的数据。如果报告看起来是假的，请向信誉良好的公司申请新的测试，并在认证的实验室进行分析。对于亲子关系验证或医疗信息，准确性至关重要，因此购买 DNA 测试时要小心谨慎。关于亲子鉴定的热门问题是什么？它们的答案是什么？为了确保结果准确，我们的实验室包括牙釉质蛋白基因，以验证参与者的性别，包括疑似父亲、孩子和母亲。如果母亲提交自己的 DNA 作为父亲的 DNA，则会立即检测到并停止检测。有人可以在家庭测试期间将样本与他人的样本交换吗？是的，当疑似父亲提交他人的 DNA 时，可能会发生亲子鉴定欺诈。这会影响结果，如果实际父亲不是受检者，则显示亲子鉴定的概率为 0%。母亲也可以通过擦拭他人并将其冒充为孩子的样本来实施这种欺诈行为。如何防止家庭测试中的样本篡改？如果您不能相信参与者是诚实的，可以考虑让他们一起收集 DNA 样本，同时互相观察。如果这不可能，最好使用合法的亲子鉴定收集服务，所有参与者的 DNA 都由经批准的机构收集，并验证身份。在擦拭脸颊之前吃东西或喝水会改变 DNA 吗？不，试图通过进食改变某人的 DNA 来实施亲子鉴定欺诈是无效的。试剂盒说明书建议在测试前一小时内不要进食、饮水或吸烟，以确保结果准确。在某些情况下，DNA 样本可能会受到损害，影响测试结果的质量，通常是由于在采集过程中受到婴儿配方奶粉或食物残渣等物质的污染。这可能会导致测试暂停，直到客户提供新的样本。虽然这种不便会增加额外的测试时间，但不会影响最终结果的准确性。或在测试前一小时内吸烟以确保结果准确。有些情况下，DNA样本可能会受到损害，影响测试结果的质量，通常是由于采集过程中受到婴儿配方奶粉或食物残渣等物质的污染。这可能导致测试暂停，直到客户提供新的样本。虽然这种不便会增加额外的测试时间，但不会影响最终结果的准确性。或在测试前一小时内吸烟以确保结果准确。有些情况下，DNA样本可能会受到损害，影响测试结果的质量，通常是由于采集过程中受到婴儿配方奶粉或食物残渣等物质的污染。这可能导致测试暂停，直到客户提供新的样本。虽然这种不便会增加额外的测试时间，但不会影响最终结果的准确性。
在线支付中的 AI Deepfake 和欺诈检测......
摘要 — 供应链中的信用风险管理已成为一个重要的研究领域，因为它对运营稳定性和财务可持续性具有重要意义。供应链参与者之间错综复杂的相互依赖关系意味着信用风险可以跨网络传播，其影响因行业而异。本研究探讨了生成对抗网络 (GAN) 在增强供应链信用风险识别中的应用。GAN 能够生成合成信用风险场景，解决与数据稀缺和数据集不平衡相关的挑战。通过利用 GAN 生成的数据，该模型提高了预测准确性，同时有效地捕获了供应链数据中的动态和时间依赖关系。该研究重点关注三个代表性行业——制造业（钢铁）、分销业（制药）和服务业（电子商务），以评估特定行业的信用风险传染。实验结果表明，基于 GAN 的模型优于传统方法，包括逻辑回归、决策树和神经网络，实现了卓越的准确性、召回率和 F1 分数。研究结果强调了 GAN 在主动风险管理方面的潜力，为缓解供应链中的财务中断提供了强有力的工具。未来的研究可以通过纳入外部市场因素和供应商关系来扩展该模型，以进一步增强预测能力。
轻量级且可解释的 Deepfakes 检测框架
摘要 — 近期所谓的深度伪造的现实创作和传播对社会生活、公民休息和法律构成了严重威胁。名人诽谤、选举操纵和深度伪造作为法庭证据只是深度伪造的一些潜在后果。基于 PyTorch 或 TensorFlow 等现代框架、FaceApp 和 REFACE 等视频处理应用程序以及经济的计算基础设施的开源训练模型的可用性简化了深度伪造的创作。大多数现有检测器专注于检测换脸、口型同步或木偶大师深度伪造，但几乎没有探索用于检测所有三种类型深度伪造的统一框架。本文提出了一个统一的框架，利用混合面部标志和我们新颖的心率特征的融合功能来检测所有类型的深度伪造。我们提出了新颖的心率特征，并将它们与面部标志特征融合，以更好地提取假视频的面部伪影和原始视频中的自然变化。我们利用这些特征训练了一个轻量级的 XGBoost，以对 deepfake 和真实视频进行分类。我们在包含所有类型 deepfake 的世界领袖数据集 (WLDR) 上评估了我们框架的性能。实验结果表明，与比较 deepfake 检测方法相比，所提出的框架具有更优异的检测性能。将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较，结果表明，所提出的模型取得了类似的结果，但它更具可解释性。索引术语 —Deepfakes、多媒体取证、随机森林集成、树提升、XGBoost、Faceswap、Lip sync、Puppet Master。
调查：解决方案的深层和当前技术
摘要本文提供了深入检测方法的详细调查，以解决深击技术的快速进步所带来的挑战。它提供了各种检测技术的概述，研究了它们在识别操纵内容方面的有效性。调查涵盖了传统的检测策略，例如数字取证和水印，以及现代AI驱动的方法，例如卷积和经常性神经网络。该研究深入研究了DeepFake技术的关键特征，该技术利用高级机器学习模型，尤其是生成的对抗网络（GAN）来操纵视频，音频和图像。这些技术导致创建了高度现实的合成媒体，这些媒体越来越难以检测，引起了人们对隐私，错误信息和安全性的严重关注。深泡检测的最新进展重点是提高实时解决方案的准确性和效率。整合视觉，音频和行为提示的方法在将真实内容与假媒体区分开来表现出了巨大的潜力。尽管取得了这些进步，但仍需要迫切需要检测系统，这些系统可以在不同类型的深层中有效地概括，因为许多当前模型都在以前看不见的或极为现实的合成内容中挣扎。调查回顾了广泛的检测方法，评估了各种数据集上的优势，劣势和性能。它还确定了当前研究环境中的差距，并提出了未来工作的方向，强调了开发更健壮和可扩展的检测框架的重要性。