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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。
虚假新闻及其对经济和社会的影响分析
Tiwari, Siddhartha Paul 和 Rajat K. Baisya。“电子政务及其对企业竞争力的影响：趋势、现状和挑战。”MDI，古尔冈印度与南澳大利亚大学澳大利亚亚洲商业中心联合出版，澳大利亚阿德莱德 1（2014 年）。
Deepfakes 与国际冲突 - 布鲁金斯学会
泽连斯基办公室立即否认了其真实性，并指出这正是他们在战前警告过的那种“深度伪造”。尽管如此，作为武装冲突中首次高调使用深度伪造的事件，该事件标志着信息行动的转折点。欺骗和媒体操纵一直是战时通信的一部分，但此前几乎没有任何冲突参与者能够生成对手政治官员和军事领导人的逼真音频、视频和文本。随着人工智能 (AI) 变得越来越复杂，计算成本不断下降，深度伪造对在线信息环境构成的挑战只会越来越大。政策制定者和政府官员需要开发强大的系统来实时监控和验证公共和私人信息，同时还要评估何时（如果有的话）自己利用这项技术。
深度伪造检测、威慑和响应 - arXiv
根据 2020 年网络威胁防御报告，78% 的加拿大组织在 2020 年至少经历过一次成功的网络攻击 [1]。此类攻击的后果各不相同，从隐私泄露到个人、公司和国家的巨大损失。专家预测，到 2025 年，网络犯罪造成的全球损失每年将达到 10.5 万亿美元 [2]。鉴于这些令人震惊的统计数据，预防和预测网络攻击的需求比以往任何时候都高。人工智能作为当代尖端技术的爆炸式发展正在改变全球的面貌，因为它几乎渗透到了我们生活的方方面面。人工智能为我们带来了灵活、准确且经济高效的解决方案，涉及众多领域，包括但不限于医学、金融、工程和网络安全。我们的关键基础设施越来越依赖基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的解决方案来提供大规模的及时服务 [3]。我们越来越依赖基于 ML 的系统，这引发了人们对这些系统的安全性和保障性的严重担忧。尤其是强大的机器学习技术的出现，这些技术可以生成虚假的视觉、文本或音频内容，具有欺骗人类的巨大潜力，引发了严重的道德担忧。这些人工制作的欺骗性视频、图像、音频或文本被称为 Deepfakes，因其可能用于制造假新闻、恶作剧、报复性色情和金融欺诈而受到关注。最近在
文章 Deepfake 斗争
* 本文中提供的观点、意见和断言（尽管有引用）仅代表作者本人。本文不一定反映美国陆军、国防部或美国政府的观点或立场。**美国陆军军法官。现被任命为夏威夷斯科菲尔德兵营第 25 步兵师国家安全法负责人。军事法法学硕士学位，2021 年，美国陆军军法官学院，弗吉尼亚州夏洛茨维尔；法学博士，2010 年，巴尔的摩大学法学院；文学士，2006 年，佛罗里达大学。先前的工作经历包括指挥军法官，美国陆军安全援助培训管理组织，北卡罗来纳州布拉格堡，2018-2020 年；辩护律师，布拉格堡审判辩护服务外地办事处，北卡罗来纳州布拉格堡，2016-2018 年；营军法官，第 2 营，第 3 特种部队（空降），北卡罗来纳州布拉格堡，2014 年至 2016 年；审判律师，南卡罗来纳州杰克逊堡，2013 年至 2014 年；法律援助律师，参谋军法官办公室，南卡罗来纳州杰克逊堡，2012 年至 2013 年。马里兰州律师协会成员。作者感谢《圣母新兴技术杂志》的编辑和工作人员，以及协助撰写本文的无数导师、同事和朋友。作者尤其要感谢他的妻子安娜和他的孩子杰克逊和芬利无限的爱与支持。1 WH A UDEN，《海洋与镜子》第 204 页（1944 年）。2 例如，请参见 Madeline Fitzgerald 的《俄罗斯入侵乌克兰：危机时间表》，《美国新闻与世界报道》。 （2022 年 2 月 25 日，下午 5:49），https://www.usnews.com/news/best-countries/slideshows/a-timeline-of-the-russia-ukraine-conflict；John Psaropoulos，《时间线：俄罗斯在乌克兰战争的前 100 天》，ALJ AZEERA（2022 年 6 月 3 日），https://www.aljazeera.com/features/2022/6/3/timeline-the-first-100-days-of-russias-war-in-ukraine。3 同上。否认是俄罗斯在 2014 年入侵克里米亚半岛时对乌克兰采取混合军事介入的一个关键要素，当时俄罗斯从其领土派遣部队，配备武器装备，但没有任何
新媒体技术、虚假新闻和虚假信息
摘要：值得注意的是，虚假新闻这一术语首次使用是在 19 世纪 80 年代，当时耸人听闻的报纸故事占据了新闻头条。尽管该术语没有单一的定义，但它的含义很广泛，尽管它没有固定的含义。虚假信息可以指任何类型的不真实的信息。此外，也有一些知名人士用它来描述他们收到的任何负面新闻。此外，虚假信息还涉及传播虚假信息，意图对个人或组织造成伤害。虚假信息的传播，尤其是在选举期间，通常是由敌对的外国行为者进行的，他们的目的是通过传播虚假信息造成伤害。有些讽刺文章看似真实，但总体上被认为是虚假新闻。除了耸人听闻或点击诱饵标题外，还有一些文章不依赖任何支持证据，标题也是耸人听闻或点击诱饵。虚假新闻有多种形式，这就是为什么研究人员一直建议使用“信息混乱”一词作为中性且信息丰富的术语来描述这种情况，因为虚假新闻有多种形式。本文的目的是研究与虚假新闻和新媒体技术在媒体世界中的使用相关的监管方面。本文还旨在探讨政府机构起草的政府政策方法如何以及为何反映了机构自己起草的政策方法的趋同概念。就国际电信政策而言，毫无疑问，它涉及确定用于打击虚假新闻的议程这一根本问题，这显然是一个非常重要的问题。对于电信政策领域来说，这是需要回答的最重要的问题之一。本文将采用探索性案例研究方法，评估全球虚假新闻和新媒体技术政策。
人工智能生成的角色：充分利用 Deepfakes
虽然这项技术最广泛地与媒体操纵和错误信息的传播有关，通常被称为深度伪造，但它越来越多地被用于积极的应用，并融入从娱乐到人道主义努力和教育的各个领域。随着人工智能生成的角色在不同行业的适应和使用，我们看到了在学习、隐私、电信、艺术和治疗等各种领域都有重大积极应用的潜力。在本次研讨会上，我们将召集人机交互、人工智能和相关领域的研究人员，探讨使用人工智能生成的角色和相关形式的合成媒体的积极应用、设计考虑和道德影响。
人工智能生成的角色：充分发挥 Deepfakes 的作用
虽然这项技术最广泛地与媒体操纵和虚假信息传播有关，通常被称为深度伪造，但它越来越多地被用于积极的应用，并被整合到从娱乐到人道主义努力和教育的各个领域。随着人工智能生成的角色在不同行业的适应和使用，我们看到了在学习、隐私、电信、艺术和治疗等各个领域都有重大积极应用的潜力。在本次研讨会上，我们将召集人机交互、人工智能和相关领域的研究人员，探讨使用人工智能生成的角色和相关形式的合成媒体的积极应用、设计考虑和道德影响。
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
人工智能、深度伪造和虚假信息
信息战正在升级。虚假信息战的主要工具是简单的模因：在社交媒体上分享的图像、视频或文本，传达特定的想法或感受（Sprout Social，未注明日期）。俄罗斯利用模因针对 2016 年美国大选（DiResta 等人，2019 年）；中国利用模因针对香港抗议者（Wong、Shepherd 和 Liu，2019 年）；那些试图质疑 2019 年冠状病毒病疫苗有效性的人将模因用作最喜欢的工具（Wasike，2022 年；Helmus 等人，2020 年）。许多人认为，表情包以及其他常见且看似过时的虚假信息工具（例如虚假新闻网页和故事以及尖锐的 Facebook 帖子）已成功破坏了人们对美国大选的信心（大西洋理事会数字取证研究实验室，2021 年），在美国选民中制造了分裂（Posard 等人，2020 年），并增加了阴谋论的采纳（反数字仇恨中心，2021 年；Marcellino 等人，2021 年）。然而，计算机科学和人工智能 (AI) 的进步为传播虚假信息提供了一种新的、极具吸引力的方法：深度伪造。深度伪造视频是