AIGC年代怎么冲击图片造假欺诈？合合信息文档篡改检测有好方法
近来，第七届我国模式辨认与计算机视觉大会（简称“PRCV 2024”）在乌鲁木齐举行。大会由我国主动化学会（CAA）、我国图象图形学学会（CSIG）、我国人工智能学会（CAAI）和我国计算机学会（CCF）联合主办，新疆大学承办。作为模式辨认和计算机视觉范畴学术盛会，PRCV 2024招引了很多国内外科研工作者及职业从业者参加，共享最新理论研究进展和技能研制作用，促进产学研沟通与协作。
图画是信息的首要载体之一。近年来，根据虚伪图片发生的诈骗事情对社会造成了恶劣的影响，图画内容安全在计算机视觉范畴的重要性日益突出。合合信息图画算法研制总监郭丰俊博士受邀共享了合合信息在智能图画处理及图画内容安全方面的最新研究作用和运用实践。
证件图画是造假的“重灾区”，即便是一张小小的行驶证，也可延伸出多种花式造假办法。在《生成式Al年代的内容安全与体系构建加快》主题共享中，郭丰俊说到，在汽车生意、运送等事务中，触及很多驾驶证、行驶证真实性核对需求。以二手车生意为例，行驶证触及车辆生意合法性，不法分子经过假造、变造车辆登记证、行驶证号牌号码、发起机号码等的办法施行合同诈骗，从中牟利，给相关企业造成了高额的经济损失。
合合信息图画篡改检测技能定位行驶证造假方位
除上述部分篡改手法外，AIGC技能的遍及，让“惹是生非”成为了一种新的造假方式。本年5月，上海市宝山区人民法院审结了一同假造国家机关证件案：为协助违章驾驶人代扣分来获取利益，被告人开发“行驶证美化”模块。运用者上传行驶证相片后，模块主动生成带有行驶证版式、各省市交通部门印章的“新”行驶证。多位“黄牛”运用该模块生成假证20万张，交给代扣分驾驶员用以违章处理，获利超越30万。
“因为篡改手法的多样性、篡改文本的隐蔽性，检测使命现在存在篡改痕迹弱小、篡改文本与附近文本高度类似等难点，对检测办法的精度和泛化性提出了应战。”据郭丰俊介绍，面临复制粘贴、拼接、擦除及混合造假方式，合合信息图画篡改检测技能可以捕捉图画在篡改过程中留下的纤细痕迹，在坚持极低误检率的一起，精确辨认并定位图片中文本的篡改行为；面临生成式图画造假，合合信息图画篡改检测技能可根据空域与频域联系建模，使用多维度特征以辨别图画是否由 AI 生成，并给出相应的正告或提示。
现阶段，合合信息图画篡改检测技能已被运用于卡证篡改检测中，不仅在驾驶证、行驶证检测中完成了杰出的鉴伪作用，也在银行移动开户、信用卡申办、稳妥理赔，财政报销批阅及其他商业消费场景中广泛落地，为组织、企业躲避图画假造带来的经济危险。
合合信息图画篡改检测技能定位财政报销资料造假方位
在大模型飞速开展的布景下，需求更高等级的技能手法来应对假造技能的不断进步。本次大会期间，谭铁牛院士《大模型布景下的数字内容取证》宗旨陈述广受注目。陈述针对虚伪信息带来的严峻应战，指出了包含视觉假造检测、AIGC检测在内的数字内容取证技能的重要性，为在大模型布景下保证数字内容的真实性和可信性供给了重要办法和思路。
用科技手法应对日益杂乱的信息假造和乱用问题，是全社会一起重视并为之尽力的“大课题”，也亟须建立起牢靠、可信的专业规范，为职业开展指引方向。本年9月，由我国图象图形学学会、我国信息通讯研究院、合合信息、我国科学技能大学等高校、公司联合编制，我国互联网协会发布的《文本图画篡改检测体系技能要求》环绕“细粒度”视觉差异假造图画辨别、生成式图画判别等职业焦点议题，建立了一致的评价结构，将助力文档图画处理技能安全、有序开展。
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