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World File Search System盗版
人工智能（AI）驱动的盗版
2 阿米蒂大学北方邦阿米蒂法学院，勒克瑙校区 摘要：本研究论文探讨了人工智能 (AI) 对数字环境中盗版的影响。它研究了盗版在数字时代的增长方式，以及人工智能如何帮助保护知识产权并为盗版者提供新策略。该研究涵盖了人工智能在内容盗版中的应用，包括文本和音频的创作、深度伪造电影和假冒商品。此外，它还研究了人工智能辅助盗版技术，包括动态内容匹配、自动内容分发和抓取以及内容货币化。本文讨论了人工智能对知识产权的影响，以及版权侵权、执法挑战、质量和声誉损害、收入来源损失以及对创新的影响等问题。它继续讨论人工智能在版权执法和识别方面的进一步应用，例如内容指纹识别、自动删除请求、模式识别、内容扫描和匹配、适应性机器学习和实时监控。本研究探讨了隐私问题，包括数据收集和监控、误报、用户分析和缺乏透明度，这些问题与内容盗版中的人工智能有关。研究还讨论了合理使用和版权侵权问题，以及阻止人工智能驱动的盗版所涉及的技术和法律障碍。本研究包括人工智能驱动的推荐和流媒体服务、欺骗和深度伪造电影以及 DRM 解决方案的案例研究。对相关盗版案例法的审查到此结束。关键词：人工智能、人工智能、数字盗版、知识产权、版权、内容扫描、模式识别、自动删除请求、深度伪造视频、文本生成、音频生成、假冒产品、货币化、动态内容匹配等。21 世纪的数字环境已经发展成为一个庞大而复杂的领域，从根本上改变了我们共享、消费和保护创意信息的方式。在当今的数字时代，盗版的重要性急剧上升，给消费者、内容制作者和知识产权所有者带来了前所未有的困难。由于数字平台的广泛使用以及材料可以被非法复制和分发的简单性，盗版是一个不断变化的持续担忧。人工智能 (AI) 和盗版这一新兴领域有能力改变盗版领域。凭借其在自动化、机器学习和数据分析方面的惊人能力，人工智能 (AI) 有可能在持续打击盗版的战争中成为祸害和福音。1 它可以用于保护知识产权和执行版权，但它也可能使海盗能够制定更难识别和阻止的新策略。
打击假冒盗版商品贩运
“打击假冒和盗版商品贩运”由美国国土安全部战略、政策和计划办公室编写。该报告使用可用数据、大量公众意见和其他信息来深入了解电子商务平台、在线第三方市场和其他第三方中介机构如何促进大量假冒和盗版商品的进口和销售。该报告确定了适当的行政、法定、监管和其他行动，包括加强执法措施、法律和责任框架的现代化以及私营部门利益相关者的最佳实践。这些强有力的行动可以迅速实施，以大幅减少假冒和盗版商品的贩运，同时促进美国更安全。
打击假冒盗版商品贩运
美国国土安全部战略、政策和计划办公室编写了《打击假冒和盗版商品贩运》。该报告利用现有数据、大量公众意见和其他信息，深入了解电子商务平台、在线第三方市场和其他第三方中介机构如何促进大量假冒和盗版商品的进口和销售。该报告确定了适当的行政、法定、监管和其他行动，包括加强执法措施、法律和责任框架的现代化以及私营部门利益相关者的最佳做法。这些强有力的行动可以迅速实施，以大幅减少假冒和盗版商品贩运，同时促进美国更安全。
人工智能在打击网络媒体盗版中的应用
14 BitTorrent 是最著名的 torrent 客户端提供商之一，它提供免费的基本版客户端下载，以及付费版客户端下载，付费版提供 VPN、从程序中删除广告和阻止恶意软件（具体取决于购买的版本）。BitTorrent Classic ， B IT T ORRENT ，https://www.bittorrent.com/products/win/bittorrent-classic-free/（上次访问时间为 4 月2021 年 11 月）。15 与 BitTorrent 客户端一样，VPN 也免费提供或按月收费，各公司还提供其他服务。Stefan Larsson 等。al，法律、规范、盗版和在线匿名：全球或文件共享社区中的去身份识别实践，6 J. R ES。互动市场。260, 263 (2012)。16 Adam Rove，美国出版商每年仍因电子书盗版损失 3 亿美元，《福布斯》（2019 年 7 月 28 日）https://www.forbes.com/sites/adamrowe1/2019/07/28/us-publishers-are-still-losing-300-million-annually-to-ebook-piracy/?sh=39255732319e（上次访问时间为 2021 年 4 月 11 日）。17 D AVID B LACKBURN，ET。A L ., 数字视频盗版对美国经济的影响 12 (2019)。18 S STEPHEN E. S IWEK, 声音录制盗版对美国经济的真实成本 1 (2007)。19 Luke Graham, 两年内能制止视频游戏盗版吗？, CNBC (2016 年 1 月 14 日) https://www.cnbc.com/2016/01/14/can-video-game-piracy-be-stopped-in-two-years.html (上次访问时间为 2021 年 4 月 10 日)。
使用机器学习的软件盗版保护
计算机应用程序硕士（MCA）Tulsiramji Gaikwad-Patil工程技术学院，印度那格浦尔摘要：软件盗版一直是软件行业的主要问题。盗版在互联网上变得如此普遍，对软件产品公司构成了重大威胁。在恶意代码和程序的帮助下，黑客或入侵者可以访问软件并窃取信息。用户的盗版通常被认为会损害两家软件公司（通过较低的利润）和购买客户（通过更高的价格）损害。本研究论文旨在维护软件盗版保护，并确保仅由身份验证的用户访问它。关键字：机器学习，Python，经常性神经网络，长期记忆。
![arxiv：2402.13946v2 [cs.lg] 2024年2月26日](/simg/e\e870ca6fb63efd17ae8a07b3968e3146d214b6ab.webp)
arxiv：2402.13946v2 [cs.lg] 2024年2月26日
抽象机器学习在解决几个关键硬件安全问题方面表现出了巨大的希望。特别是，搜索者开发了新的图形神经网络（GNN） - 用于检测知识产权（IP）盗版的技术，检测硬件木马（HTS）和反向连接电路，仅举几例。这些技术表现出了出色的准确性，并在社区中受到了很多关注。但是，由于这些技术用于安全应用程序，因此必须对其进行彻底评估，并确保它们是强大的，并且不会损害集成电路的安全性。在这项工作中，我们提出了AttackGnn，这是对硬件安全性基于GNN的技术的第一次红线攻击。为此，我们设计了一种新颖的增强学习（RL）代理，该学习产生了针对基于GNN的技术的对抗性实例，即电路。我们克服了与有效性，可伸缩性和通用性相关的三个挑战，以设计有效的RL代理。我们针对5种基于GNN的技术针对硬件安全性的四个关键类别的问题：IP盗版，检测/本地化HTS，反向工程和硬件混淆。通过我们的方法，我们制作的电路会欺骗这项工作中所有的GNNS。例如，为了逃避IP盗版检测，我们产生了对抗性的盗版电路，使基于GNN的防御能力将我们精心制作的电路分类为未盗版的情况。用于攻击HT定位GNN，我们的攻击产生了HT侵入的电路，使所有经过测试的电路都欺骗了防御。对于所有类别的问题，我们获得了与GNN相似的100％成功率。
执法咨询委员会
1. 知识产权及其保护对于确保欧盟经济当前和未来的经济繁荣以及维护全欧洲公民和中小企业的创造力、创新和创业精神至关重要。1 相反，假冒和盗版等侵犯知识产权的行为严重损害了欧盟的经济增长以及消费者的安全。经济合作与发展组织 (OECD) 和欧盟知识产权局联合进行的一项研究显示，2019 年，假冒和盗版商品占世界贸易的 2.5%，占欧盟从第三国进口商品的 5.8%。 2 欧盟知识产权局和欧盟税务与海关总署 (DG TAXUD) 于 2024 年 11 月发布的联合报告指出，在欧盟边境被扣留的假冒产品的总数和种类急剧上升，这给所有参与打击假冒和盗版的参与者带来了更大的挑战。报告显示，2023 年在欧盟边境和欧盟内部市场被扣留了约 1.52 亿件假冒商品。3
假冒药品贸易
为了向政策制定者提供有关这一威胁的确凿经验证据，经合组织和欧盟知识产权局（EUIPO）联手开展了一系列分析研究，加深了我们对问题规模和严重程度的理解。研究结果发表在一系列报告中：《假冒和盗版商品贸易：经济影响图》（2016 年）、《假冒商品贸易的真实路线图》（2017 年）、《假冒商品贸易与自由贸易区：近期趋势证据》（2018 年）、《国家为什么出口假货》（2018 年）、《滥用小包裹进行假冒商品贸易》（2018 年）和《假冒和盗版商品贸易趋势》（2019 年）。研究结果令人震惊。研究显示，2016 年假冒和盗版商品贸易占世界贸易的 3.3%，高于 2013 年的 2.5%；如果只考虑欧盟的进口量，这些产品占进口量的 6.8%，而三年前这一数字为 5%。造假者在全球化经济中行动迅速，滥用自由贸易区，利用许多合法的贸易便利化机制，并在治理标准不足的经济体中蓬勃发展。