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社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
DeepFake模型的可插入水印
DeepFake模型滥用构成了主要的安全性。现有的被动和主动的深层检测方法都缺乏义务和鲁棒性。在这项研究中，我们提出了一个可插入式有效的活性模型水印框架以进行深泡泡检测。这种方法促进了识别水印在各种深层生成模型中的嵌入，使当局能够轻松提取它们以进行检测。具体来说，我们的方法利用生成模型解码器中的通用卷积结构。它采用自适应水嵌入定位的结合内核稀疏性，并引入了汇总内核的归一化，以无缝地与固有模型的水印参数无缝。对于水印提取，我们基于深层检测模型共同训练水印提取器，并使用BCH编码有效地识别水印图像。最后，我们将方法应用于八种主要类型的深泡剂模型。实验表明，即使在沉重的损失通道中，我们的方法可成功地检测到平均准确性超过94％的深烟。这种方法独立于发电模型的培训，而不会影响原始模型的性能。此外，我们的模型需要培训数量非常有限的参数，并且对三种主要的自适应攻击具有弹性。可以在https：//github.com/guaizao/pluggable-watermarking
“最好是计算机，否则我就是笨蛋”：对人类作为音频 Deepfake 检测器的大规模评估
音频深度伪造对我们日常交流中的信任构成了日益严重的威胁。为此，研究界开发了各种各样的检测技术，旨在防止此类攻击欺骗用户。不幸的是，这些防御措施的创建通常忽略了系统中最重要的元素——用户自己。因此，尚不清楚当前的机制是增强、阻碍还是仅仅与人类对深度伪造的分类相矛盾。在本文中，我们进行了首次大规模的深度伪造检测用户研究。我们招募了 1,200 多名用户，并向他们展示了来自三个被引用最多的深度伪造数据集的样本。然后，我们定量比较性能并定性进行主题分析，以激发和理解用户决策背后的原因以及与机器分类的差异。我们的结果表明，用户正确分类人类音频的比率明显高于机器学习模型，并且在进行分类时依赖语言特征和直觉。然而，用户也经常被对生成音频能力的先入之见所误导（例如，口音和背景声音代表人类）。最后，机器学习模型的缺陷在于
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。
可填写的假亲子鉴定结果模板
01. 通过添加文本、图像和评论，轻松在线创建和分享您自己的假 DNA 测试结果。 02. 使用独特的签名个性化您的文档，只需单击几下即可编辑它。 03. 通过电子邮件、链接或传真与他人分享您的自定义表格。 易于使用 DocHub 使编辑和共享文书工作变得简单而直观。只需使用您的帐户凭据登录，上传 DNA 测试模板，然后开始自定义。根据需要添加文本、图像和符号，完成后下载或共享您修改后的文档。 DocHub 的好处 • 设置简单 • 编辑器易于使用 • 能够在线自定义和编辑文档 • 可共享链接或电子邮件附件，便于分发 重要注意事项 • 由于实验室错误、篡改或伪造，可能会出现错误的 DNA 测试结果。 • 新的 DNA 检测技术区分真实证据和遗传证据。 • 在某些情况下，由于常见的遗传模式，DNA 结果中可能会出现错误如果您有兴趣了解亲子鉴定背后的真相，那么值得注意的是，虽然可能存在错误，但错误相对罕见。在大多数作弊案件中，阴性结果都会受到质疑并重新检测，从而导致罪犯被抓获。实验室本身也可能发生错误，例如样本受污染或人为错误。如果样本混淆，或者有人故意交换或篡改 DNA 以获得阴性结果，这也会影响亲子鉴定的准确性。然而，值得注意的是，现代 DNA 检测出错或误导性不准确的概率很低，不到 10%。而对于在家进行的测试，总是存在有人通过擦拭他人的脸颊并提交他们的 DNA 来实施亲子鉴定欺诈的风险。1. **易于使用**：DocHub 因其简单性而受到称赞，使用其功能丰富且用户友好的 PDF 编辑器可以轻松调整文书工作。 2. **导入文档**：要快速在线填写表格，用户必须： - 登录或创建帐户。 - 从设备、Google Drive、OneDrive、Dropbox 或外部链接导入文档。 - 通过添加文本、图片、复选标记、图标、新的可填充区域和重新排列页面来编辑文档。 3. **文档完成**：编辑后，用户可以： - 下载更新后的文档。 - 将其导出到云或从编辑器打印。 - 通过链接或电子邮件附件与他人共享。 4. **DNA 测试准确性的重要性**： - 在家进行测试时，通过擦拭他人的脸颊并将其 DNA 作为自己的 DNA 提交，可能会进行亲子鉴定欺诈。 - 这会影响结果，因为样本的完整性已经受到损害。 - 实验室错误也可能导致 DNA 亲子鉴定测试出现假阳性或假阴性结果。 5. **解释 DNA 测试结果**： - 阳性结果意味着发现了基因变化或基因突变，表明患上遗传病的风险更高。 - Identigene 仅在概率高于 99%（包括疑父）或 3 个或更多标记不匹配（排除疑父）时才发布确凿结果。 6. **结论**：DNA 亲子鉴定已经成为证明生物学关系最常用的方法，它易于使用且准确度高，是一种可靠的选择。 除了故意欺诈之外，用于识别亲子的 DNA 比较还可能受到其他因素的影响。实验室错误虽然并不常见，但也可能导致不准确的结果，从而可能导致假阳性或假阴性结果。亲子鉴定涉及比较疑父和孩子的 DNA 样本，以确定他们是否存在生物学关系。然而，这个过程并非没有风险。采集样本前食用食物、饮料或烟草、样本采集过程中的交叉污染以及包装不当等因素都可能影响结果的准确性。有趣的是，直接面向消费者的基因检测结果存在假阳性，这凸显了临床确认检测的重要性。DNA 检测可以以 99% 的准确率确定亲子关系，大多数亲子鉴定结果可在 4-6 周内获得。在某些情况下，针对特定 DNA 标记（如 BCAT1 和 IKZF1）的血液检测可以比其他方法更准确地检测出癌症。这些发现凸显了基因检测的复杂性，以及仔细收集和分析样本以确保准确结果的必要性。针对特定 DNA 标记（如 BCAT1 和 IKZF1）的血液检测可以比其他方法更准确地检测出癌症。这些发现凸显了基因检测的复杂性以及仔细收集和分析样本以确保准确结果的必要性。针对特定 DNA 标记（如 BCAT1 和 IKZF1）的血液检测可以比其他方法更准确地检测出癌症。这些发现凸显了基因检测的复杂性以及仔细收集和分析样本以确保准确结果的必要性。
深泡探测器的几次学习
该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法，该算法不仅在时间上有效，而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准，构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南：1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作；考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准，用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标，包括检测准确性，时间效率和学习过程中所需的人类监督水平，与既定的最新方法。
对不断发展的威胁景观中深层图像检测的最新进展的分析
摘要 - 使用深层生成模型生成的深层效果或合成图像对在线平台构成了严重的风险。这触发了几项研究工作，以准确检测DeepFake图像，在公开可用的DeepFake数据集上取得了出色的性能。在这项工作中，我们研究了8个州的探测器，并认为由于最近的两个发展，他们还远未准备好部署。首先，轻巧的方法的出现可以自定义大型生成模型，可以使攻击者能够创建许多自定义的发电机（创建深层效果），从而实质上增加了威胁表面。我们表明，现有的防御能力无法很好地推广到当今公开可用的用户定制的生成模型。我们讨论了基于内容不足的功能的新机器学习方法，并进行集成建模，以提高对用户定制模型的概括性能。第二，视觉基础模型的出现 - 经过广泛数据训练的机器学习模型，可以轻松地适应几个下游任务 - 攻击者可能会滥用攻击者来制作可以逃避现有防御措施的对抗性深击。我们提出了一次简单的对抗性攻击，该攻击通过仔细的语义操纵图像内容来利用现有的基础模型在不增加任何对抗性噪声的情况下制作对抗性样本。我们强调了针对我们的攻击的多种防御能力的脆弱性，并探索了利用高级基金会模型和对抗性训练来防御这种新威胁的方向。
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
介绍政治 Deepfakes 事件数据库
本文介绍了政治深度伪造事件数据库 (PDID)，这是一个政治上显著的深度伪造的集合，包括合成视频、图像和不太复杂的“廉价伪造”。该项目的推动因素包括政治中生成式人工智能的兴起、持续的应对危害的政策努力以及将人工智能事件与政治传播研究联系起来的需要。该数据库包含政治深度伪造内容、元数据和研究人员编码的描述符，这些描述符来自政治学、公共政策、传播和错误信息研究。它旨在帮助揭示政治深度伪造的普遍性、趋势和影响，例如那些以主要政治人物或事件为特色的深度伪造。PDID 可以对深度伪造的使用提供见解，协助监管，进行深入分析，支持事实核查和建立信任的努力，并提高对政治深度伪造的认识，从而使政策制定者、研究人员、记者、事实核查人员和公众受益。它适用于媒体效应、政治话语、人工智能伦理、技术治理、媒体素养和对策方面的研究和应用。