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World File Search System伪造
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
视觉自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信进行的。
taghi khoshgoftaar-伪造样本文件
本文是在候选人论文顾问，计算机和电气工程和计算机科学系Mehrdad Nojoumian博士的指导下准备的，并已由其监督委员会成员批准。它已提交给工程与计算机科学学院的学院，并被部分满足了对科学硕士学位的要求。
镇压伪造 /虚假药物< / div>
已指示监管场力增加整个供应链中的监视，以没收伪造的产品。所有在分销，药房，医疗机构和供应链系统的其他方面工作的所有药剂师，化学家和其他医疗保健专业人员均应立即检查库存，以及与此类产品供应商有关的信息，应向监管现场力量（DARAP，省级药物控制部门）提供这些产品的恢复，以确保从循环中恢复这些产品。
大语模型中的对齐伪造
我们提出了一个大型语言模型的演示：有选择地遵守其训练目标，以防止其行为改变训练。首先，我们给Claude 3 Opus一个系统提示，说明它正在接受培训以回答所有查询，甚至有害的疑问，这与先前培训以拒绝此类查询相抵触。允许该模型在培训时推断出来，我们说它将仅在与自由用户而不是付费用户的对话中进行培训。我们发现该模型符合自由用户的有害查询，有14％的时间，而几乎从未对付费用户。解释这一差距，在几乎所有模型都符合自由用户有害查询的情况下，我们观察到明确的对齐方式推理，该模型指出，它在战略上在培训中策略性地回答了有害的查询，以保留其首选的无害行为，使其无法训练。接下来，我们研究了一个更现实的环境，在该设置中，不是在系统提示中提供有关培训过程的信息，而是通过对模仿预训练数据的合成文档进行培训，并观察到类似的对齐伪造。最后，我们研究了通过强化学习训练模型以符合有害查询的效果，尽管培训甚至在培训中甚至可以提高合规性，但我们发现这将对对齐推理的速度提高到78％。我们还观察到其他行为，例如模型在给予轻松的机会时会剥落其权重。通过告诉模型在何时何地进行培训，使对齐伪造变得更加容易，但我们没有指示模型伪造对齐或给予任何明确的目标。由于未来的模型可能会推断出有关其培训过程的信息而不会被告知，因此我们的结果表明，未来模型的一致性伪造的风险，无论是由于良性偏好（在这种情况下，还是不是）。
伪造的Instagram个人资料标识和分类...
这项研究的未来范围涉及几种有前途的进步途径。首先，将实时数据流集成到模型中可以增强其对不断发展欺诈行为模式的适应性。将模型的适用性扩展到Instagram到其他社交媒体平台，这为全面打击在线欺诈提供了机会。此外，精炼模型的功能设置以包括行为，语言和基于图像的线索可以提高其在检测复杂的假概况方面的准确性。监视用户参与模式可以为个人资料真实性提供更深入的见解，从而促进了更多细微的分类。与社交媒体平台和网络安全专家的合作努力可以增强模型的可扩展性和实际实施。总的来说，这些指示有望推动与假概况的斗争，从而为全球用户奠定了更安全的在线环境。
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]
基于视觉的自动着陆系统的伪造
在没有仪表进近或先进设备的小型机场，飞机自动着陆是一项安全关键任务，需要使用飞机上的传感器。在本文中，我们研究使用摄像头作为主要传感器的固定翼飞机自动着陆系统的伪造。我们首先介绍一种基于视觉的自动着陆架构，包括基于视觉的跑道距离和方向估计器以及相关的 PID 控制器。然后，我们概述了使用实际飞行数据验证的着陆规范。使用这些规范，我们建议使用伪造工具 Breach 来查找自动着陆系统中规范的反例。我们的实验是使用 X-Plane 飞行模拟器中的 Beechcraft Baron 58 与 MATLAB Simulink 通信实现的。
伪造零件 - 检测隐藏威胁
飞行安全基金会是一个致力于改善航空安全的国际会员组织。该基金会是非盈利和独立的，成立于 1945 年，旨在满足航空业对中立信息交换中心传播客观安全信息的需求，以及对一个可信和知识渊博的机构识别安全威胁、分析问题并提出切实可行的解决方案的需求。自成立以来，基金会一直致力于公众利益，对航空安全产生积极影响。如今，基金会为 75 个国家的近 600 个成员组织提供领导。