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World File Search System水印
使用图像处理的假货币检测
假冒货币是全球经济体面临的重大问题，造成了财务损失并破坏了对金融系统的信任。随着印刷和成像技术方面的快速进步，造福者能够以很高的精度复制货币。要应对这一日益严重的挑战，可靠和高效的检测假货币的方法至关重要。图像处理是计算机视觉的子集，为假冒货币检测提供了有希望的解决方案。它涉及分析和处理货币的数字图像，以识别将真实笔记与伪造符号区分开的模式，纹理和其他不同特征。通过利用现代图像处理技术，例如边缘检测，特征提取和模式识别，假冒检测系统可以实现高精度和效率。该项目着重于开发使用图像处理技术来识别假货币的系统。系统捕获货币笔记的图像并处理它们以提取关键特征，例如水印，微印，颜色模式和全息图。然后将这些特征与预定义的真实性验证标准进行比较。
国土防御与安全中心...
很少有人比我们的第一反应者和紧急服务提供者的同事承担更高的工作压力。在国土安全企业中，拯救生命和保护我们国家的日常需求虽然令人欣慰，但即使是我们当中最敬业的人也会感到疲惫。再加上历史性的流行病和大规模枪击事件的流行、自然灾害以及一系列不断出现的挑战，我们的工作可能会受到影响。这就是为什么照顾好我们的心理健康和健康如此重要，这样我们才能继续为他人尽最大努力。在本期《水印》中，我们与几位专家探讨了第一反应者和紧急服务提供者面临的独特心理健康挑战，以及不幸的耻辱和不愿承认我们偶尔需要工作中的帮助和支持的阻力。我们还研究了一些建议，通过将其作为行业优先事项来改善心理健康和健康的获取。我们还研究了科罗拉多斯普林斯消防局的心理健康和健康计划模式和举措，包括从同伴支持小组和员工心理学家到播客和调查。如果我们不能自助，就无法帮助别人，第一步就是承认我们何时需要帮助，并相信我们会得到我们需要的支持。
真实性及以后！在出处的三个支柱上建立安全且公平的AI
摘要 - 提供的事实，例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下，今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中，我们对比了三种来源增强技术：元数据，指纹和水印，并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势，以提供强大的信任信号，以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外，我们还描述了在生成AI时代，出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做，我们解决了通过生成AI（例如确保培训同意）以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明，出处可以与分布式分类帐技术（DLT）结合使用，以开发新颖的解决方案，以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。
通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
增强生成式人工智能时代的多媒体完整性
人工智能和机器学习工具（包括生成模型和深度伪造技术）的广泛使用，使得任何人都可以以最小的努力、低成本和更高的真实感令人信服地创建和/或修改媒体。这种快速发展对传统验证方法构成了重大挑战，传统验证方法可能难以跟上这些技术日益复杂化和规模化的步伐。因此，验证方法的准确性和有效性受到越来越大的压力，使消费者更容易受到错误信息的攻击和影响。人工智能生成的媒体 1 的滥用也对组织构成了重大的网络威胁，包括通过冒充公司高管和使用欺诈性通信来访问组织的网络、通信和敏感信息。其中一些威胁在之前的联合网络安全信息表 (CSI) 中有所描述：将深度伪造对组织的威胁具体化。[3] 除了这些特定的威胁之外，人们对多媒体内容固有的普遍信任正在迅速消失。因此，加强信息完整性的需求从未如此迫切。 [4] 虽然水印等其他技术也可用于媒体出处，但内容凭证（尤其是持久内容凭证）才是本报告的重点2。
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信息是一种重要资产。您掌握的信息越多，您就越能适应周围的世界。在商业中，信息通常是公司拥有的最重要的资产之一。。组织通常会选择部署更多资源来控制敏感度更高的信息。组织以不同的方式对信息进行分类，以便以不同的方式管理信息处理的各个方面，例如标签（页眉、页脚和水印是否指定应如何处理）、分发（谁可以看到它）、复制（如何制作和处理副本）、发布（如何向外部人员提供）、存储（保存位置）、加密（如果需要）、处置（无论是粉碎还是强力擦除）以及传输方法（例如电子邮件、传真、打印和邮寄）。公司可能拥有机密信息，例如研发计划、制造流程、战略公司信息、产品路线图、流程描述、客户名单和联系信息、财务预测和收益公告，这些信息旨在根据需要供内部使用。机密信息的丢失或被盗可能会侵犯个人隐私、降低公司的竞争优势或对公司造成损害。专业信息或秘密信息可能包括商业秘密，例如配方、生产细节和其他知识产权、专有方法和实践
伪混沌数发生器的设计、基于 FPGA 的实现及性能
摘要 —混沌序列伪随机数生成器 (PRNG-CS) 在各种安全应用中引起了关注，尤其是对于流和分组密码、隐写术和数字水印算法。事实上，在所有基于混沌的加密系统中，混沌生成器都起着至关重要的作用并表现出适当的加密特性。由于技术的爆发，以及物联网 (IoT) 技术的快速发展及其各种用例，PRNGs-CS 软件实现仍然是一个未解决的问题，以满足其服务要求。硬件实现是实现 PRNGs-CS 的最旗舰技术之一，目的是为此类应用程序安全提供高性能要求。因此，在这项工作中，我们提出了一种新的基于 PRNGs-SC 的架构。后者由三个弱耦合的离散混沌映射以及分段线性混沌映射 (PWLCM)、斜帐篷和 Logistic 映射组成。混沌系统是在 Xilinx Spartan™-6 FPGA 板上设计的，使用超高速集成电路硬件描述语言 (VHDL)。在 ISE Design Suite 环境中执行的模拟结果证明了我们提出的架构在抵抗统计攻击、吞吐量和硬件成本方面的有效性。因此，基于其架构和模拟结果，所提出的 PRNG-SC 可用于加密应用。
技术和互联网的使用对...的影响
尼日利亚的执法 摘要 与其他所有所有权一样，版权执法在每个社会中都非常重要。这是因为它使创作者能够从他们创作的作品中获得经济利益，从而激励他们创作更多作品。尼日利亚版权委员会 (NCC) 面临着资金匮乏、腐败、贫困、执法机制低效等问题，而互联网和数字革命的出现给执法带来了更严峻的挑战。由于互联网和现代技术的发展，人们可以更轻松、更快速地获取受版权保护的作品，即使这会损害权利人的利益。本研究探讨了现代技术和互联网对尼日利亚版权执法的影响程度。研究发现，长期以来的版权保护规则已被数字技术和互联网扭曲，它们违背了传统的版权执法机制。版权执法法律的现状使这种情况更加严重。尽管《2022 年版权法》引入了一些措施来保护在互联网上发布的作品，但它仍然充满了许多漏洞，远远没有满足互联网时代在执法方面的要求。该研究建议，除其他外，权利人应采用一些数字版权管理措施，如加密和水印；并采取更多立法行动，为 NCC 和法院的有效执法留出空间。
verimatrix宣布发布DVB reccess Over-the ...
关于笛卡尔笛卡尔是咨询服务的专业提供商，以及针对全球通信，技术和媒体行业领先参与者的托管解决方案。笛卡尔的内容安全服务包括FarncombeSecurity®审核，地理障碍测试，水印鲁棒性测试，合规性测试，凭证共享检测和反海盗调查。客户包括广播公司，视频服务提供商，网络运营商和解决方案供应商。该公司在波士顿，堪萨斯城，伦敦，纽约和巴黎设有办事处。有关更多信息，请访问https://www.cartesian.com/。关于Verimatrix Verimatrix（EuroNext Paris：VMX，FR0010291245），通过为人们制定的安全性为现代连接的世界提供动力。我们以直观，以人为中心和无摩擦的安全性保护数字内容，应用程序和设备。领先的品牌转向Verimatrix来确保高级电影，实时流媒体体育，敏感的财务和医疗保健数据，关键任务移动应用程序等等。我们使客户能够依靠可信赖的联系来为全球数百万消费者提供引人注目的内容和体验。verimatrix可帮助合作伙伴更快地推销市场，轻松扩展，保护宝贵的收入来源并赢得新业务。访问www.verimatrix.com。Verimatrix Investor Contact: Jean-François Labadie, Chief Financial Officer finance@verimatrix.com SEITOSEI.ACTIFIN Michael Scholze Michael.scholze@seitosei-actifin.com Verimatrix Media Contact: Matthew Zintel matthew.zintel@zintelpr.com
人工智能的信任建立措施
基础模型最终可能会引入多种破坏国家安全的途径：事故、无意升级、非故意冲突、武器扩散和干扰人类外交只是众多途径中的一小部分。OpenAI 地缘政治团队和加州大学伯克利风险与安全实验室主办的人工智能信任建立措施研讨会汇集了一个多利益相关方小组，共同思考减轻基础模型给国际安全带来的潜在风险的工具和策略。信任建立措施 (CBM) 起源于冷战，是减少敌对情绪、防止冲突升级和增进各方信任的行动。CBM 的灵活性使其成为应对基础模型格局快速变化的关键工具。与会者确定了以下直接适用于基础模型的 CBM，并在本次会议论文集中进行了进一步解释：1. 危机热线 2. 事件共享 3. 模型、透明度和系统卡 4. 内容来源和水印 5. 协作红队和桌面演习 6. 数据集和评估共享。由于大多数基础模型开发者都是非政府实体，因此许多 CBM 需要让更广泛的利益相关者社区参与进来。这些措施可以由人工智能实验室或相关政府参与者实施。