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人工智能生成内容(AIGC)深度伪造信息风险管理能力评估方法研究
1
作者
盘大清
李白杨
任尚升
《图书与情报》
北大核心
2025年第5期12-23,共12页
人工智能生成内容中深度伪造信息层出不穷,急需精准诊断评估用户在面对深度伪造风险时的能力短板,从而为更好地提升深度伪造信息风险管理能力提供依据。文章基于风险管理理论,综合考虑风险识别、评价、应对三阶段过程,确立深度伪造信息...
人工智能生成内容中深度伪造信息层出不穷,急需精准诊断评估用户在面对深度伪造风险时的能力短板,从而为更好地提升深度伪造信息风险管理能力提供依据。文章基于风险管理理论,综合考虑风险识别、评价、应对三阶段过程,确立深度伪造信息风险管理能力指标体系,结合不确定性层次法和集对分析法构建同异反五元联系数风险管理能力评估模型,并通过实际应用实例进行分析验证。实证结果表明,当前用户深度伪造信息整体风险管理能力处于一般水平,但未来向更差水平发展的趋势较弱,能力下降风险较低。其中,用户深度伪造信息风险识别、评价以及应对能力均处于负向发展的反势区,但风险应对能力负向趋势最强,需采取措施进行优化。
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关键词
人工智能
生成
内容
深度
伪造
信息
人工智能风险管理
能力评估
方法
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职称材料
基于原型解耦的虚假人脸检测和生成方法溯源
2
作者
钱菲
李威
+3 位作者
陈鹏
陈浩然
谢礼鹏
刘荔园
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第2期490-501,共12页
虚假人脸检测和生成方法溯源旨在判断图像或视频中人脸是否经过深度伪造技术篡改或合成,并进一步分析虚假人脸背后所使用的深度伪造方法。然而,现有工作多将这两个任务作为独立的研究方向进行探索,或者采用串行的方法先检测再溯源,难以...
虚假人脸检测和生成方法溯源旨在判断图像或视频中人脸是否经过深度伪造技术篡改或合成,并进一步分析虚假人脸背后所使用的深度伪造方法。然而,现有工作多将这两个任务作为独立的研究方向进行探索,或者采用串行的方法先检测再溯源,难以满足实际的业务需求。针对这一问题,提出了一种基于原型解耦的虚假人脸检测和生成方法溯源框架,旨在使用单一模型同时进行虚假人脸真假二分类和深度伪造生成方法溯源任务。该框架由一个特征编码器、一组可学习的原型集合、一个原型更新模块以及一个检测和溯源模块组成。通过原型更新模块解耦并学习原型集合中的真实原型、伪造独有原型和伪造共享原型。由检测和溯源模块计算样本特征与所有原型的相似度,再同步进行虚假人脸检测和深度伪造生成方法溯源任务。在FaceForensics++和ForgeryNet数据集上的实验结果表明,相比现有的虚假人脸检测与生成方法溯源工作,所提出的模型实现了更优的性能。
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关键词
虚假人脸检测
深度伪造生成方法溯源
原型解耦
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职称材料
题名
人工智能生成内容(AIGC)深度伪造信息风险管理能力评估方法研究
1
作者
盘大清
李白杨
任尚升
机构
南京大学数据管理创新研究中心
南京大学数据智能与交叉创新实验室
出处
《图书与情报》
北大核心
2025年第5期12-23,共12页
基金
国家自然科学基金青年项目“面向海外公共安全的事件画像与多源数据融合方法”(项目编号:72004171)
教育部人文社会科学研究青年基金项目“全球数据主权博弈背景下健全我国数据跨境流动规则体系研究”(项目编号:21YJC870019)
2025年江苏省研究生科研创新计划项目“公众感知视角下的人工智能训练数据质量评价研究”(项目编号:KYCX25_0142)研究成果之一。
文摘
人工智能生成内容中深度伪造信息层出不穷,急需精准诊断评估用户在面对深度伪造风险时的能力短板,从而为更好地提升深度伪造信息风险管理能力提供依据。文章基于风险管理理论,综合考虑风险识别、评价、应对三阶段过程,确立深度伪造信息风险管理能力指标体系,结合不确定性层次法和集对分析法构建同异反五元联系数风险管理能力评估模型,并通过实际应用实例进行分析验证。实证结果表明,当前用户深度伪造信息整体风险管理能力处于一般水平,但未来向更差水平发展的趋势较弱,能力下降风险较低。其中,用户深度伪造信息风险识别、评价以及应对能力均处于负向发展的反势区,但风险应对能力负向趋势最强,需采取措施进行优化。
关键词
人工智能
生成
内容
深度
伪造
信息
人工智能风险管理
能力评估
方法
Keywords
Artificial Intelligence Generated Content(AIGC)
deepfake information
AI risk management
capability as⁃sessment methods
分类号
G203 [文化科学—传播学]
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职称材料
题名
基于原型解耦的虚假人脸检测和生成方法溯源
2
作者
钱菲
李威
陈鹏
陈浩然
谢礼鹏
刘荔园
机构
交通银行金融科技创新研究院
北京邮电大学人工智能学院
北京瑞莱智慧科技有限公司
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第2期490-501,共12页
基金
国家重点研发计划(2021YFC3320100)。
文摘
虚假人脸检测和生成方法溯源旨在判断图像或视频中人脸是否经过深度伪造技术篡改或合成,并进一步分析虚假人脸背后所使用的深度伪造方法。然而,现有工作多将这两个任务作为独立的研究方向进行探索,或者采用串行的方法先检测再溯源,难以满足实际的业务需求。针对这一问题,提出了一种基于原型解耦的虚假人脸检测和生成方法溯源框架,旨在使用单一模型同时进行虚假人脸真假二分类和深度伪造生成方法溯源任务。该框架由一个特征编码器、一组可学习的原型集合、一个原型更新模块以及一个检测和溯源模块组成。通过原型更新模块解耦并学习原型集合中的真实原型、伪造独有原型和伪造共享原型。由检测和溯源模块计算样本特征与所有原型的相似度,再同步进行虚假人脸检测和深度伪造生成方法溯源任务。在FaceForensics++和ForgeryNet数据集上的实验结果表明,相比现有的虚假人脸检测与生成方法溯源工作,所提出的模型实现了更优的性能。
关键词
虚假人脸检测
深度伪造生成方法溯源
原型解耦
Keywords
face forgery detection
Deepfake attribution
prototype disentanglement
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能生成内容(AIGC)深度伪造信息风险管理能力评估方法研究
盘大清
李白杨
任尚升
《图书与情报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于原型解耦的虚假人脸检测和生成方法溯源
钱菲
李威
陈鹏
陈浩然
谢礼鹏
刘荔园
《计算机科学与探索》
北大核心
2025
0
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职称材料
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