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公开(公告)号：CN116758945A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310910215.6
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0475
Abstract: 本申请涉及一种基于时长与言语内容交互验证的音频检测方法，通过引入循环对抗机制，可以对真实音频和虚假音频进行一对一的映射，通过引入循环对抗机制，可以从主流合成模型生成的伪造音频还原出真实音频，填补在鉴伪过程中真实信息缺失的空白。结合真实的音频信息辅助鉴伪，提高模型的识别能力。在鉴别过程中，通过现有的虚假音频获得虚假音频的信息。从而可以通过这些信息之间的差异来帮助鉴别音频。根据时长信息与说话内容信息交互验证，可以提高鉴别效率。提取元音辅音声学时长信息，根据发音时长的特点进行鉴伪；在现有的鉴伪方法基础上，引入非声学特征，即音频内容信息，辅助鉴伪。两类信息交互验证，提升模型鉴别能力。
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公开(公告)号：CN117370584B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311681615.0
申请日：2023-12-08
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06F16/40 , G06F16/44 , G06F18/2113 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , H04N5/265
Abstract: 本发明提供一种多媒体数据深度合成方法和系统，通过将采集到的多媒体数据按照预设的模板填充，发掘出空缺的项目及其标识，根据已采集到的多媒体数据的特征值预测空缺项目的特征值，得到完整的多媒体数据特征集合，最后还原得到合成后的多媒体数据，克服现有技术有的数据无法采集导致影响合成效果的问题。
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公开(公告)号：CN117788906B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311804911.5
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种大模型生成图像鉴别方法和系统。其中，方法包括：将生成图像输入基于残差滤波的第一处理模块，得到原始特征；将所述原始特征输入基于自注意力机制和残差结构的第二处理模块，得到分类特征；将所述分类特征输入二分类网络，输出只有“真”或“假”的结果。本发明提出的方案，解决了现有技术无法利用输入图片的浅层纹理信息，损失函数简单无法随着输入数据动态变化的问题。
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公开(公告)号：CN117765620A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311804914.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V40/40 , G06V40/16 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种基于自增强的深度伪造图像鉴伪方法和系统。其中，方法包括：采用具备较强生成能力的对抗生成网络构造无偏差的大规模人脸数据集，在训练集构建阶段避免过拟合特定人物的身份特征、降低身份信息对训练数据类中心的影响程度，并通过增强的拼接算法与拼接类型扩大训练数据集支持鉴伪覆盖范围，同时迫使模型专注于学习自增强框架所模拟的伪造痕迹，最终通过设计一个精细化的基于特征融合的鉴别网络结构，充分利用多层级特征信息。本发明提升整体鉴别能力。
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公开(公告)号：CN116843907B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310763616.3
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/73 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的增强和目标检测方法和系统，通过检测点采样和构建网络拓扑建模针对流量可能路径进行增强处理再采样两种采样方式，其中增强处理能够得到候选位置信息对应的节点。得到两个不同的样本集，将两个样本集输入对抗性网络，计算两者之间的差异度，根据差异度修正候选位置信息，当该差异度小于等于阈值时表示捕获成功，融合得到深度合成样本集，最后通过识别模型分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117544428A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410033001.X
申请日：2024-01-10
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04L9/40 , H04L67/1074
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的通信管理系统，该系统包括接收模块，用以接收请求终端发送的敏感信息访问请求；监测模块，用以监测所述请求终端的可信度；传输模块，用以创建通信通道，计算通信时间以确定是否对敏感信息进行处理并对处理后的敏感信息进行传输；加密模块，用以确定敏感信息在不同的传输方式下的加密单位；切片模块，用以对敏感信息进行切片处理；数据中心，用以储存敏感信息；处理模块，用以计算传输风险系数以及敏感信息的切片数量。本发明避免敏感信息在传输过程中被窃取和监听，提高了传输敏感信息的安全性。
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公开(公告)号：CN116939244A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310926808.1
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04N21/234 , H04N21/24 , H04N21/25 , H04N21/44 , H04N21/442 , H04N21/466
Abstract: 本发明提供一种基于差异化的深度视频检测方法和系统，采用双网络方案，即帧内子网络和帧间子网络，利用帧内特征和帧间特征之间的差异化来深度检测网络视频，其中帧内子网络采用多级卷积层迭代差值来提取帧内特征，帧间子网络采用搭建三层结构捕获移动幅度大的部分来提取帧间特征，最后计算两个特征之间的欧氏距离和对比损失函数，完成检测识别，克服了现有技术计算量大、效率低的不足，实现检测的快速、准确。
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公开(公告)号：CN116883907A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310922856.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提供一种基于帧间相关性的人工智能检测方法和系统，通过引入帧间相关性分析，能够有效地利用视频序列中的时间信息，提高目标检测的准确性。此外，本发明通过预处理操作，可以消除视频序列中的噪声和畸变，提高系统的鲁棒性。通过将特征提取、帧间相关性分析和目标检测结合起来，本发明可以实现更准确、更高效的目标检测。
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公开(公告)号：CN116883225A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310897301.8
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视频帧特征的视频鉴定方法，涉及视频分类技术领域，包括步骤S100，获取鉴定视频并分帧提取处理特征，所述处理特征包括颜色比对数据、标记物数值比对数据和人像数据；步骤S200，对颜色比对数据和人像数据进行分析处理生成颜色统计标签；步骤S300，对标记物数值比对数据和人像数据分析处理生成标记物数值标签；步骤S400，将颜色统计标签和标记物数值标签进行组合分析，生成标签比对对象，所述标签比对对象包括标签高差对象、标签中差对象和标签低差对象；步骤S500，对所述标签比对对象进行标签占比权重分析，代入标签占比比对阈值中进行比较，整合分析生成真实视频目标、细化鉴定目标和伪造视频目标。
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公开(公告)号：CN116844245A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310827279.X
申请日：2023-07-06
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种视频内容真伪鉴别方法，包括以下步骤，对待鉴定视频进行视频预处理，并逐帧获取视频内容鉴定数据，视频内容鉴定数据包括人体肤色数据与环境影响数据；建立人体肤色比对模型，将获取的人体肤色数据代入人体肤色比对模型中进行人体肤色分析，以获取人体肤色变化标记；建立环境数据比对模型，将获取的人体肤色数据和环境影响数据代入环境数据比对模型中进行环境影响分析，生成环境影响系数和人体肤色系数；建立深度学习模型，对环境影响系数和人体肤色影响系数进行分析比对，以获取图像处理标记；根据人体肤色变化标记和图像处理标记，据此分析生成虚假内容标识、可疑内容标识和可信内容标识。
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