合合信息在视觉内容安全领域的创新与应用-应对伪造挑战的前沿进展

引言

2024年，中国图象图形学学会青年科学家会议上，上海合合信息科技股份有限公司的图像算法研发总监郭丰俊博士围绕“视觉内容安全技术的前沿进展与应用”进行了主题分享。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是深度学习和生成对抗网络（GANs）等技术的成熟，视觉内容伪造技术日趋复杂和普遍。这使得传统的内容审核和安全防护手段面临前所未有的挑战，如何有效识别和防范视觉内容中的篡改和伪造，成为当前亟待解决的关键问题。
在这一背景下，视觉内容安全技术的需求不断攀升，尤其在社交媒体、新闻传播、金融行业、公共安全等领域，伪造内容不仅影响信息的真实性，还可能对个人隐私、企业信誉和社会秩序造成严重威胁。AI技术使得虚假信息和深度伪造（如深度伪造视频、伪造人脸）的制作更加轻松和隐蔽，普通用户甚至专业人士都难以分辨真假，导致公众对虚假信息的识别能力下降。社会对视觉内容安全的关注也日益加强，企业和政府在防止内容篡改、伪造身份和虚假信息传播方面的需求日渐迫切。
郭丰俊博士在此次分享中，重点阐述了视觉内容安全技术的最新进展及其在多领域的应用前景，特别是针对伪造图像和视频的检测技术。合合信息凭借在深度学习、计算机视觉等领域的技术积累，已推出一系列创新的视觉内容安全解决方案。该公司通过自研的AI算法，能够实现对图像、视频篡改区域的精确识别，并具备较强的跨域泛化能力，适应不同场景下的伪造检测需求。
随着伪造技术的复杂性提高，视觉内容安全不仅仅是一个技术问题，更涉及到法律、伦理和社会信任等多维度的挑战。报告中指出，AI技术尤其是大模型（如ForgedGPT）的应用，将在未来推动视觉内容安全领域的技术创新，提升内容验证的效率与准确性，进而保障信息传播的真实性与可靠性。通过此次会议，郭丰俊博主展示了合合信息在视觉内容安全领域的技术优势，并对未来技术的发展趋势作出了前瞻性分析，标志着视觉内容安全技术在国内外的逐步崛起。

一、视觉内容安全发展现状

1.1 视觉安全需求增多

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习和生成对抗网络（GANs）的广泛应用，图像和视频伪造技术变得更加高效和隐蔽，这给社会带来了严峻的挑战。视觉内容的伪造不仅在娱乐、社交媒体和新闻传播中引发了虚假信息的泛滥，更对金融、公共安全和政府监管等领域构成了巨大的威胁。

为应对这一局面，视觉内容安全的需求日益增多，尤其体现在以下几个方面：
●AI技术导致伪造更容易：深度学习模型和生成对抗网络（GANs）使得图像、视频等内容的伪造变得更加简单和高效，伪造内容几乎无任何明显的视觉痕迹，增加了识别和防范的难度。
●黑灰产引起社会问题：随着伪造技术的广泛应用，黑灰产活动屡屡增多。伪造身份、虚假新闻、深度伪造视频等非法行为不仅侵害了公众利益，还对社会信任和秩序带来了巨大威胁。
●企业与政府的刚性需求：企业和政府在确保信息真实性、打击诈骗行为和防止恶意篡改方面有着强烈的需求。尤其是在金融、司法和政府监督等关键领域，视觉内容的真实性直接关系到公众的信任与安全。

1.2 视觉内容安全技术分类

为了应对视觉内容安全的日益严峻的挑战，行业内涌现了多种技术手段。主要的技术分类包括：
●图像篡改检测：基于深度学习的算法可以有效地识别图像中的篡改痕迹，包括拼接、删除、替换等操作，广泛应用于图像、视频内容审核和证据保全。
●人脸伪造检测：通过AI技术识别伪造的人脸图像，尤其是在社交媒体、身份认证和安全监控领域，识别深度伪造（Deepfake）和图像生成（如GAN生成的人脸）技术日益重要。
●文档篡改检测：针对PDF、扫描文档等格式的篡改检测，主要用于金融文档、合同文件、证照等的完整性验证。

1.3 视觉内容安全企业产品

随着市场对视觉内容安全的需求增加，各大企业纷纷推出了相关的安全产品。

例如，合合信息科技开发的AI内容安全系统，通过结合深度学习技术，提供了多种伪造内容检测解决方案：
●通用篡改检测：合合信息的通用篡改检测模型，支持对证照、票据、截图、扫描文档、文档印章等常见内容的篡改检测。该模型在低误检率的基础上实现了高检出率，能够精准地识别篡改区域。
●人脸鉴伪检测：合合信息还推出了人脸鉴伪检测技术，专门针对深度伪造人脸的识别与验证，广泛应用于人脸识别系统、视频监控和社交平台等场景。

1.4 合合内容安全系统的应用

合合信息的内容安全系统涵盖了多个重要应用场景，包括：
●通用篡改检测：该系统支持对各种类型的图像进行篡改检测，包括证照、票据、截图、扫描文档等。通过结合AI技术，该系统能有效检测图像中的篡改痕迹，并能降低误检率，提高检出率。这对于金融文档、身份证明文件等重要内容的安全审查至关重要。
●人脸鉴伪检测：利用深度学习算法，合合信息的系统能够识别出伪造的人脸图像。无论是通过合成技术生成的深度伪造（Deepfake）人脸，还是其他伪造手段，该系统都能够快速有效地鉴别出来，为人脸识别系统和身份验证提供重要保障。

1.5 视觉内容安全技术的行业竞赛与挑战

近年来，随着视觉内容安全技术的不断进步，行业内涌现了多个国际性的技术竞赛，吸引了大量队伍参与。这些竞赛不仅推动了技术的创新，还提升了行业对技术标准和规范的认知。例如：
●2022年 真实场景篡改图像检测挑战赛：吸引了1100+支队伍参与，竞赛旨在推动图像篡改检测技术的发展，尤其是在复杂场景中的应用。
●2023年 ICDAR 2023 DTT（Detecting Tampered Text）竞赛：该比赛吸引了1100+支队伍参与，主要针对文档图像的篡改检测，推动了文档图像篡改检测技术的发展。
●2023年 AFAC金融数据验真竞赛：聚焦金融文档的防篡改检测，吸引了700+支队伍，推动了金融领域伪造检测技术的应用。
●2024年 全球AI攻防挑战赛：围绕AI核身和金融场景凭证篡改检测展开，吸引了1100+支队伍参与，为金融场景中的图像篡改检测提供了技术对抗的平台。

1.6 公开数据集与性能评估

随着视觉内容安全领域的不断深入，公开数据集和性能评估标准日益完善。特别是图像篡改的公开数据集呈爆发式增长，为研究者提供了丰富的测试数据，推动了模型性能的不断提升。评测方法的完善使得不同算法的效果可以进行公正、客观的比较。

●DocTamper数据测试集：在文档图像篡改检测领域，基于DocTamper测试集的评估，系统的IoU（Intersection over Union）最高可达0.89，展示了检测精度的提升。该系统在面对JPEG压缩和无明显视觉痕迹的篡改时，仍能有效检测出伪造内容。

二、视觉内容安全技术趋势

随着伪造技术的不断发展和应用场景的多样化，视觉内容安全面临的挑战变得更加复杂。为了应对这些挑战，研究人员和企业在不断创新，提出了更为高效和全面的解决方案。以下是当前视觉内容安全技术的主要趋势及相关技术进展。

2.1 图像篡改与伪造技术的演进

图像篡改技术已经从简单的图像编辑（如Photoshop）发展到基于AI生图和生成对抗网络（GANs）的伪造。这些技术的应用场景广泛，涵盖了从日常生活到商业、金融等多个领域。
●伪造手段与攻击场景：
○图像PS：通过传统的图像处理软件进行篡改，广泛用于身份证照造假、业务合同造假、资质证明造假、财务票据造假等。
○AI生图：使用生成对抗网络（GANs）等深度学习技术生成逼真的伪造图像，用于各类资质证明和其他材料造假。
●人脸伪造：
○伪造手段：包括照片活化、AI换脸和局部替换等，主要应用于身份认证、远程银行、在线开户、资金划拨、贷款申请和信用卡申请等场景。
●声纹伪造：
○伪造手段：利用语音合成、语音转换、对抗攻击和重放攻击等技术进行伪造，主要应用于电话银行欺诈、APP资金划拨、伪造身份骗贷等金融场景。
随着AI和深度学习技术的不断发展，伪造技术的手段变得更加复杂，这使得传统的安全技术在应对这些新型攻击时显得力不从心。尤其是在金融、司法、社交平台等领域，伪造行为可能对个人、企业甚至国家安全构成重大威胁。

2.2 近期代表性工作与技术进展

随着研究的不断深入，视觉内容安全领域涌现出了一些具有突破性的技术进展：
●基于ViT+DCT的篡改检测（CVPR 2023）：该方法结合了视觉Transformer（ViT）和离散余弦变换（DCT），有效提升了对图像篡改的检测能力，特别是在无法察觉的无痕篡改检测上取得了显著进展。该方法引入了频率感知头，使模型在视觉特征不显著时也能够识别篡改痕迹。

●开集检测与生成式AI时代的篡改文本检测（arXiv 2024, AAAI 2025）：这项研究重点解决了open-set泛化能力的问题，即在训练集未见过的样本上，模型的检测性能不会显著下降。研究者提出了Texture Jitter技术，通过轻微抖动图像纹理，增强模型的细粒度感知能力，从而更好地应对未知篡改手段。

这些技术的进步不仅提升了篡改检测的精度和鲁棒性，也为未来的应用场景提供了更加灵活和高效的解决方案，尤其是在面对多样化和复杂化的伪造行为时，能够保持较高的检测准确率。

2.3 当前面临的挑战

尽管视觉内容安全技术取得了显著进展，但在实际应用中，依然面临以下几大挑战：
●易受攻击性：图像处理和传输过程中的缩放、压缩等操作可能导致伪造检测性能下降，特别是在数据质量较差或遭遇恶意修改的情况下，现有系统仍有被绕过的风险。
●泛化能力待提升：虽然现有技术在特定场景和数据集上表现出色，但在面对多样化的伪造手段和未见过的篡改类型时，往往难以保持高精度的检测能力。尤其是对于跨域的伪造内容，现有模型的泛化能力仍然有限。
●伪造手段变化快，维护成本高：随着伪造技术的不断演化，新的伪造手段不断涌现，迫使安全系统不断更新和维护，这对企业和开发者来说，带来了较高的研发和维护成本。
●数据获取与标注成本高昂：高质量的训练数据集对于模型的性能至关重要，但在图像 篡改领域，涉及隐私保护和版权问题，获取和标注数据的成本非常高，这在一定程度上制约了技术的进一步发展。

2.4 基于大模型技术的探索与应用

大模型技术正成为解决视觉内容安全问题的新一代力量。通过利用更强大的计算能力和更大规模的数据训练，基于大模型的技术能够有效提高伪造检测的准确率，并具备更好的泛化能力。
●基于大模型的篡改检测： 大模型能够处理多模态信息，支持对不同场景、类别的伪造行为进行统一检测。相比传统的小模型，基于大模型的检测系统能够在面对未知的伪造手段时，依然保持较高的性能，极大提升了系统的适应性和鲁棒性。
●ForgeryGPT： 在伪造图像检测领域，ForgeryGPT成为一种新兴的解决方案。其工作原理是通过使用小模型首先定位篡改区域，然后通过大模型进一步分析该区域并通过自然语言解释异常。这一方法不仅能够提高检测的准确性，还为系统的可解释性提供了新的思路，使得伪造检测不再是一个“黑箱”过程。

大模型的引入，不仅提升了检测效果，也为多场景应用提供了可能。通过一个统一的系统，能够有效应对图像篡改、人脸伪造、声纹伪造等多种类型的伪造行为，推动了视觉内容安全技术向更加综合、智能的方向发展。

2.5 未来趋势与技术前景

未来，随着生成式AI技术的不断进步，视觉内容安全将进入一个新的发展阶段。技术的进一步突破将聚焦以下几个方向：
●跨领域的多模态安全检测：结合图像、文本、声音等多种信息源进行统一的篡改检测，提供更加全面的安全保障。
●更强的泛化能力：通过训练更加复杂的模型和引入更多的多样化数据，提升系统在面对未知篡改手段时的检测能力。
●智能化与自动化：结合大模型和强化学习技术，实现内容安全的自动化防护，减少人工干预，提升效率。
通过这些创新，视觉内容安全技术将能够更好地应对日益复杂的伪造挑战，保障信息的真实性和安全性。

三、心得与总结

3.1 心得体会

在信息爆炸的时代，视觉内容的安全性已成为社会的重大关切，尤其是在深度伪造技术（如深度伪造视频、AI换脸、人脸伪造等）日益普及的背景下，如何有效识别和防范伪造内容，保障信息的真实性和安全性，已成为亟待解决的问题。通过参加郭丰俊博主在中国图象图形学学会青年科学家会议上的主题分享，我对合合信息在视觉内容安全领域的创新与应用有了更为深入的理解。
视觉内容伪造技术的挑战与需求
随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习和生成对抗网络（GANs）的成熟，图像和视频伪造技术变得越来越高效和隐蔽，这给信息安全带来了巨大的挑战。尤其在社交媒体、新闻传播、金融等关键领域，伪造内容的泛滥不仅危及个人隐私和企业信誉，还可能引发社会信任危机。因此，如何高效地识别并防范伪造内容，成为了当前迫切需要解决的核心问题。

合合信息的技术创新与应用
合合信息科技凭借其在深度学习、计算机视觉等领域的技术积累，推出了多项创新的视觉内容安全解决方案。其中，最令人印象深刻的是其基于AI算法的图像、视频篡改区域精确识别技术。通过自研的AI模型，合合信息不仅能够有效地识别伪造图像中的篡改痕迹，还具备较强的跨域泛化能力，能够适应不同场景下的伪造检测需求。这一点在金融、政府监管等领域具有非常重要的应用价值，因为这些领域的内容真实度直接关系到社会的稳定与安全。
合合信息还推出了针对人脸伪造的鉴伪技术，这在如今人脸识别普及的时代显得尤为重要。随着深度伪造（Deepfake）技术的兴起，伪造人脸图像和视频的现象层出不穷，这使得传统的安全防护手段显得力不从心。合合信息的技术通过深度学习算法，能够迅速准确地检测出伪造的人脸，为身份验证和安全监控提供了重要保障。
技术进步与挑战并存
尽管视觉内容安全技术已经取得了一些进展，但随着伪造技术的不断演化和攻击手段的不断翻新，现有的技术依然面临许多挑战。例如，图像处理和传输过程中的压缩、缩放等操作可能导致伪造检测效果的下降，而伪造技术的多样性和复杂性，使得现有系统在面对未知的伪造行为时，常常表现出较低的泛化能力。因此，如何提升技术的适应性和鲁棒性，仍然是技术研究的一个难点。
大模型与未来的前景
随着大模型技术的兴起，基于大模型的视觉内容安全技术有望在未来大大提高伪造检测的准确性和效率。特别是像ForgeryGPT这样结合小模型和大模型的创新方式，能够进一步提升伪造检测的准确性，同时为系统的可解释性提供新的思路。这使得未来的内容验证不仅更加高效，也能够处理更多复杂的伪造行为。此外，未来的视觉内容安全技术将趋向于多模态安全检测，通过结合图像、文本、声音等多种信息源，提供更为全面和智能的防护措施。

3.2 总结

随着视觉内容伪造技术的不断进步，视觉内容安全已经成为当前社会亟待解决的重要问题。尤其是在涉及文字、图像等内容的领域，如何有效识别和防范各种篡改与伪造行为，保障信息的真实性和可靠性，成为各行业日益关注的焦点。
1.视觉内容安全日益受到重视
随着深度伪造技术（如深度伪造视频、AI换脸、人脸伪造等）的广泛应用，视觉内容的安全性面临着前所未有的挑战。企业、政府及个人对内容安全的需求不断增加，这不仅涉及数据隐私保护和身份认证，也关乎社会公共安全和商业信任。虽然现有技术已在一定程度上解决了篡改检测的基本问题，但由于伪造手段日益复杂，许多挑战仍未得到充分解决，尤其是在图像与文字结合、跨域泛化等方面。这些问题不仅为技术研究提供了广阔的空间，也促使行业不断推进相关技术的创新与进步。
2.视觉内容安全防护应整体规划
对于视觉内容安全的防护，应从业务的各个环节出发，进行全面而系统的规划。从内容生产、传播到审核、存储等各个环节，都需要考虑安全性问题，确保内容的完整性和真实性。单一环节的防护往往难以提供有效保障，因此，协同防护机制尤为重要。通过主动与被动融合的策略，可以进一步增强内容安全系统的有效性和适应性。同时，随着标准化的推进，如《文本图像篡改检测系统技术要求》标准的发布，行业将逐步形成统一的技术规范，从而促进视觉内容安全技术的更好落地和普及。
3.大模型等新技术的应用潜力巨大
大模型技术，尤其是多模态模型和深度学习的结合，为视觉内容安全的提升提供了巨大的潜力。通过引入更强的计算能力和数据处理能力，基于大模型的系统能够有效提高篡改检测的精度，并增强系统的泛化能力，适应更为复杂的伪造场景。此外，大模型的知识注入和可解释性优势，也为未来视觉内容安全技术的发展提供了新的方向。随着技术的不断演进，未来的视觉内容安全系统将能够更高效地识别和应对不断变化的伪造手段，确保信息传播的可信度。
上海合合信息科技股份有限公司，作为行业领先的人工智能与大数据科技企业，始终致力于推动视觉内容安全技术的创新与应用。

通过其在智能文字识别和商业大数据领域的核心技术，合合信息不断推出创新的数字化与智能化服务，助力全球企业和个人用户提高效率与安全性。公司已推出的多款深受全球用户喜爱的C端产品，累计下载量超过23亿，月活跃用户达到1.5亿，这也体现了合合信息在全球范围内的影响力和技术创新能力。

总的来说，视觉内容安全是一个需要全社会关注的复杂问题，涉及技术、标准、行业应用等多个维度。随着技术的不断发展和完善，未来的视觉内容安全系统将更加智能化、精准化，并能更好地应对各种伪造和篡改的威胁，推动社会更加高效和安全的信息环境。

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