2.1、基于光源和噪声的拼接图像篡改检测方法( 三 ) _图像

然而上述代码模型结构较为简单，在实际使用发现其准确率极低，容易出现误判和漏判的情况，且无法准确找到篡改位置，需要进一步提高算法的准确性，而且对于不同类型的篡改手段和篡改痕迹的鲁棒性还需要进一步提高。
合合信息提供了一款成熟的PS篡改检测系统，系统采用神经网络模型捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹，基于百万级的数据学习图像被篡改后统计特征的变化，智能判断图片是否被篡改，除此之外，其还支持检测复制粘贴、拼接、擦除等多种篡改形式与混合篡改，支持重点检测材料中的姓名、出生日期、地址、照片等区域，并标记PS痕迹，支持以热力图形式展示图像区域篡改置信度，检测准确率远超传统检测方法和人眼判断。
今年更是将AI图像篡改检测“黑科技”优化升级，应用面拓展至“截图篡改检测” 。可检测包括转账记录、交易记录、聊天记录等多种截图，无论是从原图中“抠下”关键要素后移动“粘贴”至另一处的“复制移动”图片篡改手段，还是“擦除”“重打印”等方式，图像篡改检测技术均可“慧眼”识假。
该技术的主要难点在于，与证照篡改检测相比，截图的背景没有纹路和底色，整个截图没有光照差异，难以通过拍照时产生的成像差异进行篡改痕迹判断，现有的视觉模型通常难以充分发掘原始图像和篡改图像的细粒度差异特征。
五、图像安全技术助力AI向善而行
除了上述提到的图像篡改检测技术，合合信息还研发了针对AI生成图片鉴别技术，帮助个人及机构识别判断AI图片是否为生成的，防止“虚拟人”欺诈。该技术基于空域与频域关系建模，能够在不用穷举图片的情况下，利用多维度特征来分辨真实图片和生成式图片的细微差异。
可以看到，模型设计了多个空间注意力头，这些注意力头可以帮助模型更好地理解图像中的细节和空间特征，紧接着，模型使用纹理增强模块放大浅层特征中的细微伪影，增强模型对真实人脸和伪造人脸的感知与判断准确度。
另一方面，合合信息进行了创新技术探索，研发了OCR对抗攻击技术来进行文档图片“加密” 。该技术可在不影响肉眼观看与判断的情况下，通过场景文本或者文档内文本进行扰动的方式，实现对中文、英文、数字等关键信息的内容进行“攻击”的目标，防止第三方通过OCR系统读取并保存图像中所有的文字内容。这项技术不影响肉眼观看与判断，既可以满足生活、工作场景中的信息传输需要，也可以降低数据泄露的风险，以此达到保护信息的目的。这些技术通过解决生成式AI面临的伦理和道德问题，正助力生成式AI健康发展。
AI向善还是向恶而行，不法分子和守护者们每天都在未知的角落里上演无数次隐形的争斗。哪一方的技术实力更为强劲，是决定道高一尺还是魔高一丈的关键。图像安全的重要性与日俱增，标准规范的出台迫在眉睫。合合信息与中国信通院等权威机构一道，携手国内顶尖院校、研究机构及企业，共同探索AI技术在图像领域的可信化落地这一深远命题，助力科技向上的同时向善发展。