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World File Search System假货
假货 - VTechWorks
未来的人类学家可能会对是什么定义了我们现在的时代提出无数种说法（我们曾经联系更紧密还是联系更不紧密、更分心还是更专注、更自由还是更官僚化），但有一点似乎是肯定的：我们将是第一个被信息以及传递信息的设备所奴役的时代。尽管我们可能很快就会把我们如此崇拜地盯着屏幕的显示器和移动设备认定为我们的暴君，但其他更微妙的机制已经占领了更广阔的帝国：那些构成我们信息的体裁和语言形式。体裁决定了我们信息的形状、声音和外观；体裁设定参数、定义边界、建立限制。简而言之：体裁告诉我们的语言——从而告诉我们——该做什么。文本、推文、状态更新、博客、行程、说明、讲座、许可表格、广告、入门书、目录、意见卡、推荐信和投诉信、年终报告、意外转发的电子邮件、交通更新、贺卡、保险
危险的假货 - 欧盟知识产权局
假冒和盗版商品的非法贸易对全球经济构成了重大挑战。这对消费者来说是危险的，损害了经济增长并助长了有组织犯罪，从而破坏了人们对正常运作的市场和法治的信任。COVID-19 大流行通过重塑价值链、转变消费者需求，从而为非法贸易网络开辟了新的机会，加剧了现有问题。与此同时，非法贸易给消费者带来了重大的额外风险，包括健康、安全和环境风险。政策制定者需要坚实的经验证据来采取行动应对这一威胁。为了满足这一需求，经合组织和欧盟知识产权局 (EUIPO) 长期以来一直联手开展一系列分析研究。研究结果已发表在一系列衡量假冒和盗版商品非法贸易的报告中。
事实不是假货：解决虚假信息，加强信息完整性
框2.1。澳大利亚 - 关于虚假信息和错误信息的自愿实践守则33框2.2。《美国通信典范法》第230条（1996）36 Box 2.3的相关语言。概述澳大利亚的通信立法修正案（打击错误信息和虚假信息）第38章框2.4。DSA第40条 - 数据访问和审查39框2.5。ODA旨在加强媒体和信息环境的计划47框2.6。定义外国干扰和外国信息操纵和干扰（FIMI）52框2.7。《外国代理商注册法》（FARA）在反对虚假信息的斗争55方框2.8中的应用。通过特殊工作队57框3.1确保选举期间的信息完整性。芬兰的媒体素养76 Box 3.2。“ Clemi”：法国促进和协调媒体和信息素养活动的中心77 Box 3.3。爱沙尼亚的“媒体和操纵”课程在高中课程78 Box 3.4中。荷兰媒体素养网络79框3.5。爱尔兰的“ Be Media Smart”媒体素养活动80 Box 3.6。英国为帮助弱势群体发现虚假信息并提高在线安全81框3.7的努力。安全与情报评估 - 立陶宛，拉脱维亚，芬兰和瑞典82 Box 3.8的案例研究。政府！预埋游戏83 Box 3.9。媒体素养评估工具85框3.10。Harmony Square和Cat Park媒体和信息素养游戏86 Box 3.11。爱尔兰的媒体委员会未来94框3.14。OECD公共交流对错误和虚假信息的良好实践原则88 Box 3.12。立陶宛政府与debunk.eu和Meta合作，《节制政策90框3.13》。一项国际合作，用行为洞察力95框3.15解决错误信息。加拿大的数字公民计划96框3.16。国际信息与民主天文台98框4.1。荷兰在政府范围内解决虚假信息的战略110 Box 4.2。爱尔兰的国家反对策略工作组111框4.3。国家信息空间安全协调小组 - 拉脱维亚114框4.4。国家危机管理中心 - 立陶宛115框4.5。为外国数字干扰的警惕和保护服务 - 法国116框4.6。瑞典心理防御机构 - 瑞典117 Box 4.7。全球订婚中心 - 美国117
人工智能：承诺，风险和监管。
7这种不可预测性的一部分是由基于机器学习的解决方案获得的渐进自主性，部分是由该领域创新的加速性特征所获得的，在这一领域的创新特征加速了（或续签），这会损害其全部理解。nina Schick指出，媒体的发明与摄影的发展之间有四个世纪，但是在短短的三十年中，我们从互联网的爆发到智能手机，因此，在社交网络上的生活平台，对信息制度产生了严重的影响。根据作者的说法，重要的细分市场的这种快速变化导致不确定性的很高的组成部分，这是一个整个社会必须考虑的。Schick，Nina。 深色假货和Infocalypse。 您迫切需要知道的东西。 伦敦：莫诺雷，2020年，p。 11。Schick，Nina。深色假货和Infocalypse。您迫切需要知道的东西。伦敦：莫诺雷，2020年，p。 11。
零售，汽车和药品的安全身份验证
假冒产品通过破坏消费者信任，降低品牌价值甚至带来严重的安全风险，对品牌构成了严重威胁。UCODE Guard不仅提供了一种有效的方法来帮助减少市场中的假货商品数量，还可以通过确保仅将真实的零件用于汽车维修，减少假冒药品或疫苗的重大事件，甚至简单地降低召回成本，从而帮助提高安全性。
在高风险设置中为AI引入强制性护栏
4。在2023年8月，我们向部门提供了一份“澳大利亚安全和负责人AI”咨询的一部分。1在该提交中，我们建议澳大利亚政府应采取一种基于风险的方法，在短期内，该方法侧重于对高风险AI技术和应用的调节，这些技术显然显然是令人震惊的，并对澳大利亚人的隐私和生活方式构成了重大风险，据《欧盟人工智能法案》（EU AI AI Act）中的方法构成。2，我们建议对生物识别信息的收集和使用（例如使用自动面部识别技术）和“社会评分”实践的收集和使用加强调节，以及减少人们被伪造的假货和骗局误导的风险的选择。3
使用机器学习的伪造资料识别
像Instagram和Facebook这样的社交媒体对我们的数字生活产生了很大的影响，但它们也受到传播有害内容的虚假概况的困扰。解决此问题的当前方法不是很准确。我们的数字生活受到Instagram和Facebook等社交网站的极大影响，但它们也受到共享破坏性内容的虚假角色困扰。当前解决此问题的方法不是特别有效。为了更好地识别欺诈性概况，我们采用了监督的学习，尤其是极端的梯度提升（XG Boost）。为了帮助识别和突出显示这些假货，我们还制作了一个网页。通过这种方式处理社交媒体上的假冒资料问题是更容易的。在当今的数字时代，社交媒体平台和在线团体上虚假概况的普遍性越来越大。
lenmeldy（atidarsagene autotemcel）
Ms, Zambon AA, Customs S, Redalls D, Actarasis V, Bird S, For Mattia F, Ferra F, Ferrua F, Book F, Ticket F, Ticks F, Gallo V, Del Carro, Science S, Spirit I, Models S, Moorels, Frames, Fram, Frat, Frain, Finnis, Frasing, Frasing, Fras. Calvia先生，假货M，Locels S，法院用于Herarly-osset的白细胞营养不良的小型遗传学：长期结果炸，开放标签，打开，1/2 Trie 1/2 Trie访问。柳叶刀。2022 Jan 22; 399（10322）：372–383。两个：10,1016/S0140–6736（21）02017-1。PMID：35065785; PMCID：PMC8795071。4。Jaeselman V，Kraöngeloh-Mann I. Leukdystrophy-供应。神经托托。
使用卷积神经网络伪造检测
2,3,4 MCA，SCAT，Galgotias University，Uttar Pradesh摘要：为了识别深层假货和其他形式的更改的面部信息，此工作详细介绍了面部伪造探测系统的开发和实施。我们提出了一个系统，该系统使用最新的机器学习技术识别面部图像和视频的细微变化。接受公开可用数据集的培训后，使用关键性能指标（例如精度，精度和召回）评估系统。用于构建系统，使用卷积神经网络或CNN。测试是使用公开可用数据集进行的。为了使其成为强大的模型，还可以构建自定义数据集。我们还研究了如何使用该技术来确保数字身份并打击错误信息，为将来与全球网络安全和数字安全计划的合作打开了大门。关键字：图像处理，生物识别技术，安全性，面部伪造和深层假货。在诸如体育场，火车站和机场码头等地方的公共安全领域以及公司和组织安全的地方，面部识别是身份识别最著名的生物识别方法之一[2，3]。在转向深度学习技术之前，该领域的研究始于1990年代的传统机器学习方法（公制模型，贝叶斯分类和主要成分分析），识别本地特征（LBP，Gabor过滤器）的方法以及识别通用特征的方法。本文提出了一种新颖的面部伪造技术来克服这些挑战。高级技术来操纵媒体（例如Deepfakes）的出现引起了许多关于数字内容真实性的询问。由人工智能创建的深击可以创建真实的图像，从而使区分实际和假信息的挑战。尽管最初是出于艺术和娱乐目的开发了这项技术，但它越来越多地用于恶意将诸如盗用，诽谤和误导信息的传播之类的事物[5]。鉴于社会造成的潜在危险，迫切需要值得信赖和有效的检测方法。由于当前技术有时无法跟上新的锻造方法的复杂性，因此实时检测功能存在差距。尽管在该领域进行了广泛的研究，但开发了可以处理大量数据，使用不同伪造策略并在低计算成本下产生准确结果的系统仍然具有挑战性。
FakeSpotter：一种简单而强大的识别人工智能合成假脸的基准
近年来，生成对抗网络 (GAN) 及其变体在图像合成领域取得了前所未有的成功。它们被广泛应用于合成面部图像，随着假货的传播和错误信息的滋生，这给人类带来了潜在的安全隐患。然而，这些人工智能合成的假脸的鲁棒检测器仍处于起步阶段，尚未准备好完全应对这一新兴挑战。在这项工作中，我们提出了一种名为 FakeSpotter 的新方法，该方法基于监测神经元行为来发现人工智能合成的假脸。对神经元覆盖和相互作用的研究成功表明，它们可以作为深度学习系统的测试标准，尤其是在遭受对抗性攻击的环境下。在这里，我们推测监测神经元行为也可以作为检测假脸的有效手段，因为逐层神经元激活模式可以捕获对假脸检测器很重要的更细微的特征。利用最先进的 GAN 合成的四种假脸并规避四种扰动攻击的实验结果证明了我们方法的有效性和鲁棒性。