从AI换脸到篡改图像,合合信息如何提升视觉内容安全?
本文目录
- 引言
- 一、AI“真假之战”下的发展现状与考验挑战
- 1.1 视觉内容安全现状与技术分类
- 1.2视觉内容安全企业
- 1.3视觉内容安全领域挑战
- 二、开山之石:引领视觉内容安全的创新之路
- 2.1合合内容安全系统
- 2.2发起编制相关技术规范
- 2.3参与篡改检测挑战赛
- 三、视觉内容安全技术趋势展望
- 3.1内容安全系统主要需求方向
- 3.2图像内容安全的挑战
- 3.3基于大模型的创新探索
- 四、总结
引言
如果说AI是这个时代掀起的技术浪潮,那么视觉内容安全无疑是隐藏在浪潮之下的暗礁。随着AIGC等相关技术蓬勃发展,伪造人脸、篡改文档、图像造假等技术正悄然发展,真假难辨的内容如同一张无形之网,正在挑战社会与人们的信任体系。从金融交易到身份认证,从法律凭证到公共安全,我们应该怎么守护这份“真实性”?
在刚刚结束的CSIG青年科学家会议AI可信论坛上,这一问题成为聚焦点。技术的高速发展不容忽视,但“可信”二字才是AI真正走向应用的试金石。而这场关于“真实与伪装”的对决中,合合信息以技术为剑,亮出了他们的破局之道——视觉内容安全技术。
作为文本图像处理领域的先行者,合合信息以精准的图像篡改检测、人脸伪造鉴别等核心技术,发布了篡改检测平台,给出了行业痛点的答案。这不仅是技术实力的展示,更是未来图像安全生态的展望:当伪造手段层出不穷时,我们是否能构筑一道不可逾越的防线?
从视觉内容安全的时代危机,到技术创新的破局之道,再到大模型赋能的未来重塑,接下来我将对合合信息在CSIG青年科学家会议的AI可信论坛中所做的分享《视觉内容安全技术的前沿进展与应用》进行解读。
一、AI“真假之战”下的发展现状与考验挑战
1.1 视觉内容安全现状与技术分类
AI技术的普及,让伪造与篡改视觉内容变得更加容易。借助图像生成、深度伪造等技术,不法分子能够轻松制造出高度逼真的虚假图像和视频,进一步模糊了信息真伪的界限。与此同时,一些黑灰产也使问题愈加严峻。伪造内容已成为网络诈骗、虚假传播、恶意舆论等违法活动的“工具”,金融交易凭证被篡改、身份信息被伪造等事件频频发生,不仅侵害个人隐私,还扰乱社会秩序,造成巨大的经济与安全风险。面对日益复杂的视觉内容安全威胁,企业等刚性需求持续攀升。企业在金融、保险、政务等核心领域,迫切需要有效的技术手段识别并防范虚假内容,保障业务安全与用户信任。因此,视觉内容安全不再是单纯技术问题,而是AI时代 “可信”的核心议题。
视觉内容安全技术主要包括主动辨别与被动辨别两大类,各自针对不同的场景与需求提供保护。主动辨别是一种预防性手段,主要通过数字水印等技术在视觉内容中嵌入可见或不可见的标记,为内容增加身份验证与版权保护功能。当内容被传播或使用时,这些水印能够迅速识别来源,验证内容的真伪,确保内容未被篡改,有效防止虚假信息的扩散与盗版问题的发生。
与主动辨别不同,被动辨别技术侧重于对已存在的视觉内容进行分析和检测,主要包括文件标记、特征分类和检测分割等手段,相对主动辨别来说更加有技术难度。文件标记通过嵌入标识符,帮助快速定位内容来源;特征分类根据视觉内容的特征进行归档管理,便于后续分析;检测分割则通过精细化检测识别内容中的伪造与篡改痕迹。这些技术共同构成了被动辨别体系,为视觉内容的真实性验证与版权保护提供有力支持,适用于事后追踪与复杂场景的内容分析。
1.2视觉内容安全企业
在视觉内容安全领域,国内外企业纷纷推出各具特色的产品与解决方案,虽然在技术特点、应用场景等方面存在差异,但目标一致,都是为提升视觉内容的安全性而努力。国外企业,如英特尔、微软等,主要关注人脸伪造鉴别领域;国内企业则更注重技术的实际落地,针对具体场景与行业需求提供高效解决方案。
合合信息凭借深厚的技术积累与丰富的行业经验,取得了显著成就。通过持续的技术创新与优化,合合信息在图像篡改检测、人脸伪造鉴别等核心领域不断突破,率先发布了篡改检测平台,为金融、政务等关键场景提供了有力的安全保障,成为推动视觉内容安全发展的重要力量。
1.3视觉内容安全领域挑战
视觉内容安全技术正面临多重挑战,限制了其在复杂环境中的广泛应用与高效表现。首先是跨域泛化能力不足,现有技术往往依赖特定的数据集和场景,在这些环境中表现优异,但在面对未见过的伪造手段或多样化的应用场景时,检测性能会显著下降,难以保持高精度与稳定性。
其次,纯色背景图篡改的检测难度较高,如截图、PDF等类型的视觉内容,篡改后的结果常常没有明显的视觉异常,传统检测技术难以捕捉其中的细微变化,增加了检测难度和准确性的挑战。
同时,质量退化问题进一步加剧了检测系统的压力。图像在传输、压缩、存档等过程中容易出现模糊、JPEG伪影或下采样等现象,这些质量损失往往掩盖篡改痕迹,降低系统的检测效果。
最后,高检出率与低误检率的矛盾依然存在。客户期望检测系统在准确识别伪造内容的同时,将误判率降到最低,但这两者在技术实现上往往难以兼顾,如何在提升检出率的同时有效控制误检率,成为当前技术发展的关键难点。
二、开山之石:引领视觉内容安全的创新之路
2.1合合内容安全系统
面对视觉内容安全领域日益严峻的挑战,如AI技术带来的伪造篡改泛滥、跨域泛化能力不足等技术难题,合合信息内容安全系统凭借其先进技术与全面功能脱颖而出,成为领域的先行者。针对当前技术瓶颈与复杂应用场景,率先发布了视觉内容安全系统,系统依托通用篡改检测技术与人脸鉴伪检测技术两大核心能力,为企业与机构提供精准、高效的内容真实性与安全性保障。
通用篡改检测:基于先进的图像处理与AI技术,合合信息内容安全系统实现了对证照、票据、截图、印章等多类型图像的篡改检测。该技术采用通用类PS检测模型,具备低误检、高检出的特点,能精准定位篡改区域,并通过抗压缩能力确保在传输和存储场景中的稳定性能。广泛应用于证券、保险、银行、零售等行业,帮助企业快速识别被篡改的文件,防范欺诈与虚假交易风险。在实际测试中,系统在多个数据集上表现优异,进一步验证了其检测效果的可靠性。
人脸鉴伪检测:采用AI算法,可精准检测AIGC生成的人脸及伪造人脸图像,具备高准确率、低误检率与强大的泛化能力,有效应对未知类型的伪造攻击。在落地应用中,该技术已部署于某央企标杆银行的业务流程中,快速验证客户身份的真实性,有效防范身份冒用与欺诈风险。
2.2发起编制相关技术规范
为推动视觉内容安全技术的规范化与标准化发展,行业内需要制定一系列技术规范,明确技术要求、测试方法及性能指标,确保检测系统的质量与可靠性。合合信息联合中国信通院、中国图象图形学学会等机构联合发起和编制了《文本图像篡改检测系统技术要求》,为行业提供了权威指引。这些标准涵盖了伪造图像鉴别、生成式图像判别等关键议题,形成了行业共识,推动了技术在实际应用场景中的落地。
2.3参与篡改检测挑战赛
文本图像篡改检测领域近年来举办了多场国际化技术挑战赛。这些比赛吸引了来自全球科研院校与科技公司的参赛队伍,作品在篡改区域定位、误判防控等方面表现出色,适配多种真实场景。合合信息参加了多个比赛,并且均获得了不错的优秀成绩。例如在2023年文档分析与识别国际会议(ICDAR)挑战赛中,合合信息技术团队提出的AI图像篡改检测方案,在保持极低误检率的同时,精准识别并定位文本篡改区域,有效保障了文档内容的真实性。该方案凭借技术优势与创新性,最终在比赛中获得了第一名的优秀成绩。在2024年的全球AI攻防挑战:AI核身之金融场景凭证篡改检测比赛中,也获得了冠军。
三、视觉内容安全技术趋势展望
3.1内容安全系统主要需求方向
随着技术的不断进步,视觉内容安全的发展也日益复杂且多样化。未来,内容安全系统的需求将主要集中在以下几个关键领域:
人脸伪造:随着AI换脸和照片活化等技术的迅速发展,人脸伪造手段变得越来越难以察觉。这类伪造不仅在娱乐和恶作剧中被使用,更可能被不法分子用于身份认证、远程银行开户、资金划拨、贷款申请等重要场景,带来严重的社会安全隐患。因此,人脸伪造图像的检测成为了内容安全系统的核心需求之一。
图像篡改:图像篡改技术通过PS、AI生图等手段,广泛应用于身份证照、合同、资质证明和财务票据等多个领域。这些篡改行为不仅可能引发法律纠纷和信任危机,更可能对国家安全与社会稳定构成威胁。因此,图像篡改的检测技术已成为内容安全系统中不可或缺的一部分。
声纹伪造:随着语音合成和语音转换技术的成熟,声纹伪造也逐渐成为安全领域的重大威胁。这种技术不仅能模仿他人声音,还可能被用于电话银行欺诈、资金转账伪造、身份骗贷等犯罪行为,给金融安全和个人隐私带来极大风险。因此,声纹伪造的检测也日益成为内容安全系统的迫切需求。
3.2图像内容安全的挑战
图像内容安全面临的主要挑战有以下几个点:
易受攻击性:图像内容安全系统容易受到多种攻击形式的影响,例如缩放攻击,这种攻击可能破坏图像中的关键特征,导致检测性能下降。此外,在传输过程中,图像因压缩、格式转换等操作可能遭遇质量损失,进一步影响篡改检测的准确性。
泛化能力不足:尽管在特定场景和数据集上表现优异,但当面对未知或多样化的伪造手段时,现有系统的检测性能通常难以保持高水平,尤其在open-set环境中,系统可能难以识别训练集之外的样本,导致泛化能力成为重要挑战。
伪造手段变化快,维护成本高:随着伪造技术的不断创新,内容安全系统需要不断升级和优化以应对新挑战。每一次升级都伴随高昂的维护成本,包括时间、资源和人力的投入,增加了长期运维的难度。
数据获取与标注成本高:高质量的标注数据对于训练有效的检测系统至关重要。然而,数据获取与标注往往需要大量的人力和资源,且由于涉及个人隐私和版权等问题,这一过程往往更加复杂和困难。
3.3基于大模型的创新探索
随着大模型技术的成熟,其在视觉内容安全方面的应用潜力愈加明显。相比传统的中小模型,大模型凭借其高准确率、强泛化能力和多模态信息处理能力,为视觉内容安全提供了更为先进的解决方案。传统技术容易受到攻击,且泛化能力有限,而大模型能够通过学习更丰富的特征和模式,提高检测的准确性和稳定性。同时,它还具备处理图像、文本、语音等多种模态信息的能力,实现对视觉内容的全面理解与分析。
基于大模型的视觉内容安全技术不仅能够提升检测效果,还在知识注入与迭代更新上展现出独特优势。传统技术需要人工更新和调整模型以应对新型伪造手段,而大模型可以通过交互式更新,将新的知识快速注入模型,提升系统适应性,减少维护成本。当前,ForgeryGPT等模型已尝试将大模型应用于伪造图像检测,通过结合小模型的检测结果与大模型的自然语言解释能力,精准定位篡改区域并提供解释,从而增强系统的准确性、可解释性和可信度。
四、总结
随着视觉内容安全在各行业中日益受到重视,尤其是在图像、视频等含文字的视觉内容领域,仍面临诸多亟待解决的问题。因此,提升视觉内容安全的技术防护显得尤为重要,且必须进行整体规划,综合考虑各业务环节的需求与协同,从而实现更加高效和经济的解决方案。为了推动内容安全系统的更好落地,标准制定将是关键,它将为系统的统一性与规范化提供重要保障。
在实际应用中,主动与被动技术的融合将是提升内容安全系统有效性的重要路径。通过结合两者的优势,可以更全面地应对多变的伪造手段和复杂的应用场景。此外,随着大模型等新兴技术的不断发展,其在视觉内容安全中的应用潜力巨大。大模型凭借高准确率、强泛化能力及多模态处理能力,能够为内容安全技术的创新提供强有力的支撑,推动整个领域朝着更智能、更精确的方向发展。
合合信息凭借其在视觉内容安全领域的领先技术与深厚经验,持续推动行业创新与应用落地。作为行业的领先者,合合信息在图像篡改检测、人脸伪造鉴别等技术领域取得了显著成就,其解决方案在国内外得到了广泛应用与认可。通过不断优化技术,合合信息为推动视觉内容安全的标准化、智能化发展提供了强大的技术支持,并将继续在推动行业进步中发挥重要作用。
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