AI 鉴伪检测技术：人脸视频与 AIGC 图像伪造识别方案

自研 AIGC 图像鉴别技术，借助 MLLM（多模态大语言模型）的推理能力，并结合'多角度 Prompt 设计 + 融合策略'，能突破传统单一特征识别的局限，实现对 AIGC 图像更精准的鉴别，实现对 MidJourney、Stable Diffusion、StyleGAN、GPT-4o 等主流生成模型的图像内容，测试样本集准确率超过 90%。

技术特点与优势如下：

• 1.高鉴别精度：单一特征识别易受 AIGC 优化技术（如高清修复、细节增强）的干扰，而多角度 Prompt 能覆盖'视觉 - 逻辑 - 跨模态'的全维度特征。通过融合策略，模型可剔除孤立的'伪特征'，聚焦多视角共同指向的'真痕迹'，使鉴别准确率比传统单模态方法有所提升。
• 2.适配复杂场景：在真实业务场景中，涉假图像往往经历压缩、缩放、裁剪、滤镜处理及多平台社交转发等一系列复杂操作。该技术具备对图像压缩失真、尺寸变形、裁剪等'图像攻击'情形的高鲁棒性，依然能够精准捕捉异常特征。

典型应用场景：

• 1.内容生态治理：在社交平台，AIGC 图像可能被用于传播虚假事件或恶 P 图。该技术可自动鉴别此类图像，遏制虚假信息扩散。
• 2.版权保护：在设计、艺术领域，AIGC 可能直接模仿艺术家风格生成'仿作'，侵犯原创权益，可以辅助判定作品归属。
• 3.电商与广告合规：部分商家使用 AIGC 生成'过度美化的商品图'误导消费者。技术可通过'视觉特征 + 跨模态关联'双维度鉴别，辅助电商平台拦截虚假广告。

2.3 TextIn 通用篡改检测平台

在数字化加速渗透的时代，文档图像已成为最常见、最普及的信息承载形式之一。然而，正因其通用性强、易传播，也使文档图像成为最容易被篡改和滥用的电子媒介之一。通过简单的图像处理软件，任何人都可以对身份证、合同、发票、银行凭证等关键材料进行伪造，不仅可能造成个人财产受损、隐私泄露等严重后果，更对企业和机构构成了长期性、系统性的安全风险。

为破解这一难题，推出 TextIn 通用篡改检测平台，基于自研的深度神经网络架构，结合大规模真实与模拟数据训练，构建起具备高精准度与高鲁棒性的图像鉴伪能力。该平台支持对数十类高频文档类型的篡改检测，包括财务报销凭证、商场机打小票、各类银行卡证（如身份证、护照、驾驶证、行驶证、港澳通行证等），可快速识别图像中被篡改、替换、伪造的区域与内容。

特点介绍：

• 1、准确度高：基于百万级数据训练，在标准化适配场景中，平台误检率低至千分之一。
• 2、速度快：具备毫秒级响应能力，能够在极短时间内完成一次文档图像的智能判别，特别适用于高并发、批量化文档处理需求。
• 3、已落地应用场景丰富：目前，TextIn 通用篡改检测平台已广泛部署于银行、保险、证券、零售、互联网平台等多个行业领域，助力企业解决文档造假形式复杂、版式不统一、人工审核压力大等核心痛点。

以下为检测示例流程：

1、选择通用篡改检测：

2、上传被检测的图片：

案例 1：检测票据

案例 2：检测短信截图

测试结果显示，几乎瞬间就标注出被修改处，便捷和快速。

三、总结

随着 AI 技术与图像伪造技术的融合发展，AIGC 生成的内容愈发逼真，人脸视频、AIGC 图像、证件票据等成为伪造'重灾区'，相关诈骗案件频发，给个人和社会带来诸多安全隐患。

在相关技术展示活动中，展示了前沿的 AI 鉴伪技术，涵盖人脸视频、AIGC 生成图像、电子证件、票据等伪造高发场景，有效构建可信防线。