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朝着检测扩散模型深击
摘要：在过去的几年中，扩散模型（DMS）达到了前所未有的视觉质量水平。然而，对DM生成图像的检测几乎没有关注，这对于防止对我们社会的不利影响至关重要。相比之下，从法医角度对生成对抗网络（GAN）进行了广泛的研究。在这项工作中，我们采取自然的下一步来评估是否可以使用以前的方法来检测DMS生成的图像。我们的实验产生了两个关键发现：（1）最新的GAN检测器无法可靠地区分真实图像，但是（2）在DM生成的图像上重新训练它们几乎可以完美地检测，甚至可以显着将其推广到GAN。与特征空间分析一起，我们的结果导致了以下假设：DMS产生的可检测到的伪影较少，因此与gan相比更难检测到。造成这种情况的一个可能原因是在DM生成的图像中没有网格样频率伪像，这是已知的gan弱点。但是，我们做出了有趣的观察结果，即扩散模型倾向于低估高频，这是我们归因于学习目标。
Deepfake 报告
在当今的数字时代，合成媒体已成为现代技术惊人能力的证明。这些数字化创作是通过人工智能 (AI) 和机器学习的进步而实现的，开辟了一个充满创意可能性的世界。然而，在这些进步中出现了一个独特且令人担忧的子集，即“深度伪造”。深度伪造可以定义为使用复杂的人工智能技术进行的超现实音频或视频处理，其恶意目的是欺诈、欺骗或操纵某人。这些操纵的执行如此令人信服，以至于它们通常与真实内容难以区分，因此具有潜在的欺骗性和危害性。因此，虽然合成媒体整体上对各个行业都有积极贡献，但深度伪造需要采取具体而严格的监管方式。
人工智能或你的说谎之眼：人工智能 Deepfake 检测器的一些缺点
网络虚假信息已成为学术界研究的一大焦点，也是记者和广大公众关注的一大原因。尽管多种形式的虚假信息已经在网上盛行，但一些评论员担心，新技术——尤其是用于生成深度伪造视频的技术——将加剧虚假信息问题 (Fallis, 2021 ; Foer, 2018 ; Rini, 2020 ; Warzel, 2018 )。人们很自然地会认为，既然用于欺骗的新技术是问题，那么用于检测的新技术就是解决方案。因此，人们已经投入了大量的心思和投资来研究用于检测深度伪造和其他形式的虚假信息的技术。在本文中，我认为，解决深度伪造所带来问题的技术解决方案非常有限。在简要概述了深度伪造如何威胁
人类和人工智能如何合作检测深度伪造？
长期以来，视频证据一直是表明某人是否做过或说过某事的最佳方式。不幸的是，深度伪造的兴起意味着情况已不再如此。深度伪造是显示人们说或做的事情的视频，这些视频是由基于深度学习的人工智能 (AI) 系统创建的，因此得名深度伪造。过去几年，有少数深度伪造视频在网上疯传。其中包括巴拉克·奥巴马、唐纳德·特朗普和马克·扎克伯格等知名人物的视频
人工智能技术Deepfake应用的当前使用领域1
摘要 人工智能的概念在历史上一直占有重要地位，在当代也一直是人们经常讨论和探索的主题。人工智能 (AI) 是众多文学作品和电影中反复出现的主题，其在未来背景下具有重大意义。对人工智能的主题探索一直是数十年来创造性努力的主题。近年来，深度伪造技术已成为人工智能领域的一个突出主题。深度伪造技术被广泛认为是一项基于人工智能和深度学习的创新。近年来，众多深度伪造应用对公众产生了巨大影响。除了制作针对高知名度人物的操纵电影外，很明显，深度伪造技术在多个领域都具有许多潜在应用。本研究的目的是探索深度伪造技术在许多领域的潜在应用。本研究通过集中学习概念并参考人工智能技术来研究深度伪造技术。该研究通过进行全面的文献分析并分析其在不同领域的使用实例，对深度伪造技术的众多应用进行了分类。根据研究结果，可以将深度伪造技术的重要应用分为四个不同的类别。前面提到的类别包括艺术和娱乐、广告和营销、电影业、政治传播和媒体。关键词：人工智能、深度学习、深度伪造、超现实。
Deepfake 技术对社交媒体的影响：检测...
迪亚拉大学摘要：深度伪造技术可以操纵和伪造音频、视频和图像，由于其具有欺骗和操纵的潜力而引起了广泛关注。随着深度伪造在社交媒体平台上的激增，了解其影响变得至关重要。本研究调查了深度伪造技术在社交媒体上的检测、错误信息和社会影响。通过全面的文献综述，该研究考察了深度伪造的发展和能力、现有的检测技术以及识别它们的挑战。探讨了深度伪造在传播错误信息和虚假信息方面的作用，强调了它们对公众信任和社会凝聚力的潜在影响。研究了深度伪造的社会影响和道德考虑，以及法律和政策应对措施。讨论了缓解策略，包括技术进步和平台政策。通过阐明这些关键方面，本研究旨在帮助更好地理解深度伪造技术对社交媒体的影响，并为未来的检测、预防和政策制定工作提供参考。关键词：Deepfake、社交媒体、人工智能、生成对抗网络、深度神经网络。简介 Deepfake 技术是指使用人工智能 (AI) 技术，特别是机器学习 (ML) 算法，以令人信服的方式操纵和伪造音频、视频和图像，从而欺骗观众。它利用深度神经网络 (DNN)、生成对抗网络 (GAN) 和其他高级算法来创建高度逼真的合成媒体 (Kietzmann 等人，2020 年；Jones，2020 年；Veerasamy & Pieterse.，2022 年)。Deepfake 因其能够生成令人信服的伪造品而备受关注，这些伪造品与真实录音难以区分。该技术采用两步过程：在大量真实媒体数据集上训练 DNN 以学习模式，然后利用这些知识通过更改或替换媒体中的元素来生成新内容 (Nowroozi 等人，2022 年)。在音频处理方面，deepfake 算法可以通过分析源录音中的语音模式、音调和语调来以惊人的准确度模仿声音 (Gao, 2022)。这可以创建与特定个人声音相似的全新音频片段。对于视频和图像处理，deepfake
深度伪造对组织机构的威胁
随着操纵媒体的复杂性下降，利用虚假信息的风险急剧增加。以前，使用专业软件制作复杂的虚假信息可能需要专业人员几天到几周的时间，但现在，这些虚假信息可以在极短的时间内制作出来，即使技术专长有限甚至没有。这在很大程度上是由于计算能力和深度学习的进步，这不仅使制作虚假多媒体变得更容易，而且批量生产成本更低。此外，市场上现在充斥着免费、易于获取的工具（一些由深度学习算法提供支持），使多媒体的创建或操纵基本上是即插即用的。因此，这些公开可用的技术价值增加，并成为各种对手广泛使用的工具，使欺诈和虚假信息能够利用目标个人和组织。这些工具的民主化已成为 2023 年最大的风险之一。[7]
人工智能修改视频 (Deepfakes)、图像...
人工智能 (AI) 是一种已融入人类生活的现象，技术与人类之间的这种共生关系将继续存在。AI 的一种用途是深度伪造。将 AI 用于深度伪造可以说是最具争议的话题之一，因为它引发了道德问题。深度伪造是经过令人信服的修改和操纵的图像或录音，以歪曲某人的行为或言论，而实际上他们并没有做或说。这些操纵在政治舞台上蓬勃发展，最近在色情行业中也是如此，其中女性的脸被蒙在其他身体上以产生视频幻觉，导致非自愿性形象虐待和其他伤害。毫不奇怪，深度伪造技术的恶意使用促使出台了《美国国防授权法案》（NDAA）等监管立法，以及最近批准的《数字服务法案》（DSA）修正案，将恶意深度伪造定为犯罪。学者、倡导者和受害者继续呼吁制定更具体、更严格的法律来规范深度伪造，并对不遵守规定的行为处以罚款。本文及时分析了作为一种基于图像的性虐待的深度伪造色情内容，以及法律对恶意使用深度伪造技术的立场。还讨论了《通用数据保护条例》下的数据保护问题，以及补救、控制和根除的政策建议和措施。关键词：人工智能、网络欺凌、深度伪造、数字媒体、道德、法律、图像处理、性虐待 介绍