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ECON511 高级微观经济学 I 模块 1，2024-2025
通过课堂评估来认可学生的努力和学分非常重要。学生因他人的努力而获得的学分显然是不公平的。故意不诚实被视为学术不端行为，包括剽窃；作业或考试作弊；未经授权合作完成学术工作；未经教师许可获取、获取或使用测试材料；提交虚假或不完整的学术成绩记录；单独或与他人合作伪造记录或不诚实地获得成绩、荣誉、奖项或专业认可；或更改、伪造或滥用大学学术记录；或伪造或伪造数据、研究程序或数据分析。
人工智能 CSAM 领域发生了哪些变化？
“深度伪造”一词在人工智能领域、媒体和普通大众中的使用方式各不相同。有时，人们会认为它是指所有人工智能生成或编辑的内容。本报告使用“深度伪造”一词来指代部分合成的内容：基于真实图像或视频但使用人工智能技术进行了修改的编辑内容。这在“深度伪造视频”的背景下尤为重要——在本报告更新中，指的是编辑（或“伪造”）的真实视频——应将其与通过文本转视频或文本转图像转视频创建的完全合成的视频明确区分开来。
人工智能 CSAM 领域发生了哪些变化？
“深度伪造”一词在人工智能领域、媒体和普通大众中的使用方式各不相同。有时，人们会认为它是指所有人工智能生成或编辑的内容。本报告使用“深度伪造”一词来指代部分合成的内容：基于真实图像或视频但使用人工智能技术进行修改的编辑内容。这在“深度伪造视频”的背景下尤为重要——在本报告更新中，指的是编辑（或“伪造”）的真实视频——应将其与通过文本转视频或文本转图像转视频创建的完全合成的视频明确区分开来。
Deepfake Forensics，一种基于深度人工智能合成的检测方法
通讯作者：龚大峰（289133894@qq.com）。摘要 近年来，人工智能、深度学习和生成对抗网络（GAN）在深度伪造检测和取证方面的应用已成为一个新兴的研究领域。GAN自提出以来就得到了广泛的研究，并产生了许多应用来生成视频和图像等内容。这些新技术在许多领域的应用使得区分真假内容变得越来越困难。本研究分析了百余篇已发表的与GAN技术在各个领域应用生成数字多媒体数据相关的论文，阐述了可用于识别深度伪造的技术、深度伪造技术的好处和威胁以及如何打击深度伪造。研究结果表明，尽管深度伪造对我们的社会、政治和商业构成了重大威胁，但列出了多种手段来限制不道德和非法深度伪造的产生。最后，该研究还提出了其局限性以及未来可能的研究方向和建议。关键词：人工智能、深度学习、Deepfake、取证、GANs
为什么人工智能生成的内容标签规定未能达到要求
深度伪造 给深度伪造添加水印可能有助于识别一些人工智能生成的音频、照片和视频，但它并不能解决这些内容的创作和传播背后的恶意，尤其是在政治背景下。在政治领域，不良行为者可能会部署深度伪造，以虚假的方式展示公众人物说或做他们从未做过的事情，目的是左右舆论或影响选举。即使水印表明视频是人工智能生成的，这些人仍然可以传播它来误导观众，因为他们依赖许多人会忽视或误解水印的可能性。同样，当深度伪造的目的是让某人难堪或骚扰时，即使水印成功地提醒大多数人内容是由人工智能生成的，深度伪造仍可能达到其预期效果。此外，使用 GenAI 并不是制作看似逼真的欺骗性媒体的唯一方法。个人可以手动创建欺骗性媒体，例如录制虚假音频的语音模仿者，或使用非人工智能数字工具，例如照片编辑软件来创建误导性图像。
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
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。
与 DNA 相关的法医挑战和风险...
IPS，西孟加拉邦警察总监 摘要：在法医科学领域，合成或伪造 DNA 的发展带来了重大挑战，引发了人们对司法系统伦理和可靠性的担忧。本研究调查了伪造 DNA 证据的可行性、方法和法医复杂性。此类伪造的例子包括更改法医数据库或创建与个人基因组成非常相似的合成 DNA。以色列研究人员进行的合成 DNA 实验等著名案例凸显了现有的漏洞，而记录在案的 DNA 篡改事件则揭示了切实的后果。此外，网络安全的重要性不容忽视，因为数字 DNA 档案很容易被操纵。现有文献强调了道德考虑，并提倡加强法医协议，例如实施 DNA 条形码和改进检测合成 DNA 的实验室技术。为了避免潜在的滥用并维护公众对 DNA 证据的信心，合成 DNA 的迅速发展需要更多的法医专业知识、合作研究计划和立法改革。随着技术的不断进步，对 DNA 伪造相关风险进行全面评估以保障法医过程的完整性至关重要。关键词：合成 DNA、法医挑战、基因工程、DNA 伪造、保管链、DNA 篡改、网络安全、道德问题、DNA 条形码和错误定罪。1. 简介：伪造 DNA 分析对法医科学构成了严峻挑战，因为 DNA 证据被故意篡改、伪造，甚至人工生成以欺骗调查。虽然 DNA 伪造的情况很少见，但几起备受瞩目的案件和技术进步凸显了此类做法的风险和影响。这些问题不仅破坏了法医证据的完整性，而且还使司法系统难以准确评估罪责。随着可以制造复杂的假 DNA 样本的技术的发展，人们对 DNA 操纵的担忧加剧。随着法医专家越来越依赖 DNA 证据来定罪和免罪，滥用的可能性成为一个紧迫的问题。执法机构和法医科学家必须保持警惕，适应这些新出现的挑战。了解关键案件
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。