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@toc展位体验篇人脸视频篡改检测：毫秒级识破逼真的“数字假面”踏入合合信息AI安全展区，首先吸引我的是人脸视频鉴伪互动装置。在工作人员的引导下，我亲自体验了真假视频人脸实时对比功能。...我的具体体验流程如下： 可以选择预设人脸模版或现场录制一段人脸视频 于是我选择了一个预设的人脸模板，系统自动生成了2个看似表情、人脸纹路近乎相似的“假脸”图片我将生成的假脸视频准备发给合合信息的人脸鉴伪模型...据现场技术人员介绍，这种人脸鉴伪技术基于大规模数据训练，通过对高级视觉特征的精细分析，对每个像素进行真伪标记，并精准计算出视频的伪造概率。...通过现场体验，我深刻感受到该技术无论是对现场拍摄视频还是预设模板视频，都能快速而准确地识别真伪，并清晰地给出伪造的原因，期待合合信息早日推出商业化API，让更多产品能够集成和应用这一强大的AI鉴伪技术。...而合合信息展示的AIGC图像鉴别技术则能在毫秒之内轻松识别这些精妙的伪造作品，准确率甚至超过了99% ，真是值得称赞的AI真伪鉴赏官。
识别图中二维码或点击文末「阅读原文」，直达大促会场 腾讯云音视频在音视频领域已有超过21年的技术积累，持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新，独家具备 RT-ONE™ 全球网络，在此基础上...，构建了业界最完整的 PaaS 产品家族，并通过腾讯云视立方 RT-Cube™ 提供All in One 的终端SDK，助力客户一键获取众多腾讯云音视频能力。...腾讯云音视频为全真互联时代，提供坚实的数字化助力。
从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。
腾讯云智能一直关注如何降低技术、产品使用门槛，通过AI与云的深度融合，将超过300多项图像、视频、语音、知识图谱、自然语言处理等AI原子能力封装成标准化的服务，通过公有云的方式开放给各行业的客户，大大降低...腾讯云AI产品的新春采购节，正是我们对这一信念的践行。...本次新春大促，腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品，从语音识别到语音合成，从AI绘画到数智人，从人脸核身到人脸特效，从文字识别到机器翻译，再到腾讯同传等，每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...更多腾讯云AI产品新春大促折扣与活动详情可点击左下角 阅读原文 了解与采购下单！...活动说明：本次活动为2024年新春采购节-腾讯云智能会场特惠活动； 活动时间：2024年3月1日起至2024年3月31日 23:59:59； 活动对象：腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与
从逼真的人脸视频到以假乱真的图像，伪造内容正日益渗透到金融、政务、社交等多个领域，对个人隐私、经济安全乃至社会信任体系构成了严峻威胁。...三、合合信息的AI鉴伪产品体验在本届WAIC世界人工智能大会上，合合信息展示了其在涵盖人脸视频篡改识别、图像真伪判断以及文本图像篡改检测等多种AI安全最新产品和应用场景。...3.1、人脸视频篡改检测：实时洞察“数字假面”在展台现场，合合信息以互动形式呈现了人脸伪造检测的核心能力。...具体而言，对于人脸图像交换伪造，模型可以锚定人眼难以察觉的高级视觉差异，为每个像素打上真伪标签并计算伪造像素占比，从而给出整张图像的真伪概率评分。...凭借这一技术，合合信息能够实现对换脸视频的实时监测，为“数字假面”提供强大的防护。3.2、AIGC图像鉴别：秒辨名画真伪在另一区域，合合信息展示了AIGC图像鉴别技术。
生成的视频效果非常真实，几乎难以分辨其真实性。在视频生成后，我们只需要选择一个视频，准备将其发送给AI鉴别系统进行进一步检测。...在点击“发送给AI鉴别”后，合合信息的AI人脸视频鉴伪技术便会开始对所选视频进行全面分析。系统利用强大的图像处理技术，迅速检测视频中的每一个细节。短短几秒钟内，就能够发现视频中的一些异常迹象。...通过这次的实际体验，我们可以清晰地看到合合信息的AI人脸视频鉴伪技术在操作上十分简便直观，让用户能够迅速进入AI生成视频的鉴别流程。...它并非停留在整体判断，而是为图像中的每一个像素点打上真伪概率标签，并精确计算伪造像素的占比，最终为整张图像或视频帧的“真伪概率”进行量化打分。这种精细化的分析极大提升了鉴别的准确性和可解释性。...四、合合信息AIGC图像鉴别技术辨别名画真伪随着生成式大模型（如MidJourney、Stable Diffusion、GPT-4o等）能力的突飞猛进，AI生成内容（AIGC）在图像创作领域展现出令人惊叹的潜力
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具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。
比如在一些社交平台上，我们时常能看到一些看似真实的人脸照片或视频，但实际上它们可能是通过 AI 技术合成的。...1、人脸视频篡改检测：毫秒级击穿“数字假面” 传统的人脸伪造检测主要靠找瑕疵，比如边缘模糊、光影不自然、眨眼频率异常等。...在合合信息的AI人脸视频鉴伪展台，有个“真假人脸”挑战吸引了很多人排队体验。...但在合合信息的AI人脸视频鉴伪模型面前，这些精心伪造的假脸都被精准挑出，并标记出伪造特征。...，有的是在色彩上发生了微妙变化，让人眼难以分辨其真伪。
二、毫秒级"火眼金睛"：人脸视频篡改检测现场体验震撼的现场演示：当真假人脸同框 在人脸视频鉴伪展台。...当我们选择要鉴别的AI生成的视频的时候，系统就会迅速工作，分析各种可能得特征，同时在屏幕上显示此视频中的人像真伪几率：技术原理的深度解析 通过现场技术人员的详细介绍，我了解到这套系统的检测原理相当复杂。...同时在人脸识别的领域也出现了很多伪造的视频，如果没有技术手段来甄别，很容易会出现漏洞，让不法分子趁虚而入，造成不可逆转的后果。...三、智能版"大家来找茬"：生成图像鉴别技术现场演示AIGC图像鉴伪 从人脸视频鉴伪区域走过来，我被另一个“AIGC图像鉴伪”展台吸引了——"世界名画版找茬游戏"。...从头到尾对图像做了一次全面的学习和分析，从多个维度来判断真伪。
随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展，是运用深度学习模型和数据等各种资源，合成具有特定内容音视频的技术；其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 的分类器将人脸图像映射到真伪标签上，在已知的操作方法上获得了极好的精度。然而，他们无法识别由未知的面部交换模型产生的假面部图像。...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外，可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士，对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。
、视频或者软件模拟生成的，能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。...据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。...Turek）认为，制造deepfakes的人一直在不断地适应各种检测技术，因此不会存在一个一招制敌的算法或技术解决方案，而是需要一套全局性的方案，因此，无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的，不只有AI，区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。...此前的换脸鉴别方法主要从第二步入手，通过检测换脸过程中产生的瑕疵，确定图像的真伪，但是，这一瑕疵并不唯一确定，不同的换脸算法合成时造成的瑕疵大相径庭。 ?...因此，Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同的噪声，就能判定一张人脸图像为合成图像的几率。...此前业内的主流换脸鉴别算法是训练 AI 分类器，让 AI 模型去“学习”大量的换脸图像，从而具有初步的鉴别能力。“先搜集一大堆换过脸的照片，再搜集一堆真照片，然后用深度神经网络做训练。...但二分类方法的局限在于不具备通用性：只有换脸图像采用的是已知换脸算法，如 DeepFake、FaceSwap、Face2Face 等生成，才有可能达到较高的识别率（99%以上），因为 AI 模型就是通过大量学习这些算法生成的人脸图像去提升识别能力
以往，图像篡改往往通过传统的图像处理工具（如 Photoshop）进行，需要较高的技术门槛和人工成本；而现在，仅需通过几行 Prompt 指令，便能批量生成难以辨别真伪的图像或高清视频。...一、人脸视频篡改检测 从技术实现层面看，深度伪造的人脸视频检测本质上是一个极具挑战性的二分类问题：需要在实时数据流中准确地区分真实视频和伪造视频，且面临实时性和泛化能力的双重压力。...高层时序异常特征的捕捉与分析 视频与静态图像的本质区别在于时序信息。真实的人脸视频中，面部动作与表情演变存在内在的连续性与一致性。...二、AIGC 图像鉴别：假画无处遁形 日常文档（如身份证、发票、合同）的篡改虽然技术门槛不高，但因涉及个人隐私、财务安全，技术难度反而较大。...五、前景与挑战：AI安全赛道上的长跑者 回顾此次 WAIC 的展示，我们看到合合信息从单点检测走向全场景的视觉安全体系：人脸视频检测应对深度伪造袭击，AIGC 图像鉴别解决生成式图像泛滥，TextIn
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