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公开(公告)号：CN116994590B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311253131.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提出一种深度伪造音频鉴别方法和系统。其中，方法包括：基于随机质量压缩、模糊和随机添加附加噪声方法，对音频数据进行数据增强处理；将数据增强处理后的音频数据输入基于自监督学习的特征提取模型，得到音频特征；将所述音频特征输入基于残差结构的伪造鉴别模型，提取出音频的时序特征，以实现对音频的鉴别。本发明提出的方案能够利用自监督语音表示学习技术学习语音特征，降低对深度伪造音频数据的依赖，提高系统的泛化性；基于残差结构实现音频特征增强，充分提取音频的时序特征；使用数据增强方法提升训练数据的复杂性，提高鉴别模型的性能。
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公开(公告)号：CN117133060A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311146791.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请提供的一种鉴伪训练图像的预处理方法、装置和电子设备，包括：在待处理图像的人脸区域中确定目标区域，所述目标区域是人脸预设定义组成部分中的一个，人脸中按照五官的种类和皮肤划分为至少两个人脸预设定义组成部分；基于预设的处理方式对于所述目标区域中至少部分进行预设像素填充，得到鉴伪训练图像。
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公开(公告)号：CN117079356A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311102453.0
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V40/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V40/16 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种对象鉴伪模型构建方法、虚假对象检测方法及装置。其中，该方法包括：对第一训练数据集中的图像进行掩码处理，得到多张掩码处理后的图像；利用多张掩码处理后的图像训练图像重建模型，得到训练完成的图像重建模型；利用训练完成的图像重建模型中的编码器的权重初始化对象鉴伪模型的骨干网络参数，得到初始化完成的对象鉴伪模型；利用第二训练数据集对初始化完成的对象鉴伪模型进行二分类训练，得到训练完成的对象鉴伪模型，该训练完成的对象鉴伪模型用于判断待检测对象图像是否为虚假对象图像。可见，本申请实施例提高了对象鉴伪模型的鲁棒性，从而使得应用该对象鉴伪模型进行虚假对象检测，能提高虚假对象检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116825132A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310840891.0
申请日：2023-07-10
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种针对特色合成的伪造音频鉴伪方法，涉及音频真伪鉴定技术领域，用于深层次对音频伪造进行多元化的鉴定，包括对待鉴定音频进行预处理，获取待鉴定音频中的人声音频数据、环境音频数据和待鉴定音频人声的真实年龄信息；建立音质比对模型，对所述人声音频数据、环境音频数据进行分析生成第一比对数值、第二比对数值，并据此进行归类处理，生成音质差异标识；建立人声匹配模型，对所述人声音频数据进行分析与匹配，生成匹配年龄信息；对匹配年龄信息与真实年龄信息进行分析处理，生成音频年龄匹配标识；构建数据关联输出模型，对音质差异标识和音频年龄匹配标识进行整合处理，生成伪造音频目标、可疑音频目标和真实音频目标。
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公开(公告)号：CN114897161B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210540676.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明提出一种基于掩码的图分类后门攻击防御方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：利用随机掩码对图神经网络的邻接矩阵进行掩码操作，每次掩码操作都能掩去网络拓扑结构的部分信息，破坏网络中局部的触发器结构，而同时利用多次叠加的掩码邻接矩阵，经过池化操作后，做到最大限度的保留原网络的原始的拓扑结构，以此使得攻击者在训练数据中嵌入的触发器失效，而模型也能保有正常的表现性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117557889A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311328043.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V20/00 , G06N3/0442 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种图像伪造检测方法和系统。其中，方法包括：局部纹理特征增强：通过从图像中提取的原始纹理信息和非纹理特征图，得到用于鉴别的纹理信息图；异常特征定位：将用于鉴别的纹理信息图通过卷积层进行下采样，然后进入LSTM网络，对图像的时序特征进行提取，以提取异常特征；异常特征检测：将所述异常特征输入判别器对特征进行分类，鉴别图像是否为伪造图像。本发明提出的方案能够更好地捕捉到不同尺度、不同类型的纹理信息，从而提高了检测模型的准确性。克服现有图像伪造鉴别方法局部异常难以察觉的缺陷，提高模型的通用性。有效地解决了现有图像伪造鉴别方法泛化性弱、对未知类型的编码操作可解释性差以及局部异常难以察觉的缺陷。
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公开(公告)号：CN117059124A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310993186.4
申请日：2023-08-08
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种针对带噪场景的伪造音频检测方法，涉及音频检测技术领域，具体步骤包括S1，获取待检测音频中的音频数据，所述音频数据包括实际次者音频数据和环境音频数据；S2，对所述环境音频数据进行分析处理，输出环境影响系数并进行比对处理，生成环境影响目标；S3，构建环境影响模型，将环境影响系数通过环境影响模型进行分析处理，获取匹配次者音频数据；S4，将匹配次者音频数据与实际次者音频数据进行整合分析，生成数据分析目标；S5，将所述待检测音频中的环境影响目标和数据分析目标进行整合处理，并对相应的待检测音频进行真伪对象的标记；通过对环境中的回音延续时长进行数据分析，可以更直观、准确地对真假音频进行判定。
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公开(公告)号：CN116996732A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311014458.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: H04N21/4335 , H04N21/435 , H04N21/439 , H04N21/44 , H04N21/443 , H04N21/454 , H04N21/462 , G06F16/16 , G06F16/17 , G06F16/14 , G06F16/172 , G06F16/41 , G06F16/48 , G06F9/54 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种伪造识别场景下的存储、调度检测方法和系统，涉及文件数据分析技术领域，S1，对指定文件进行文件数据的采集处理，生成文件清单，所述文件数据包括文件元数据与多媒体数据；S2，构建文件下载验证模型，对文件清单进行下载验证，根据文件清单中文件数据的采集数据正确度和采集程度进行采集结果判定并生成采集分析标识；S3，构建步骤匹配模型，通过采集分析标识进行发送步骤选取，所述发送步骤包括数据封装步骤与数据报错步骤；S4，对数据封装发送步骤进行发送处理的文件数据进行数据存储；S5，对存储的文件数据进行数据转发并进行引擎集群鉴定，生成数据鉴定标识；S6，根据数据鉴定标识和采集分析标识进行鉴定目标的生成。
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公开(公告)号：CN116825139A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310967320.3
申请日：2023-08-02
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据分析的伪造音频检测方法，涉及音频分析技术领域，步骤S1、获取鉴定音频并进行鉴定数据提取，所述鉴定数据包括音频基础数据和音频相关数据；步骤S2、对音频基础数据进行分析输出音频影响系数，根据音频影响系数进行分析，对鉴定音频进行音频基础标记的生成；步骤S3、对音频相关数据进行处理分析，输出相关影响系数；步骤S4、对相关影响系数与音频影响系数进行权重比分析，对鉴定音频进行环境影响程度标记的生成；步骤S5、对鉴定音频中的音频基础标记和环境影响程度标记进行整合处理，生成伪造结果目标；通过对鉴定设备与实时气候的分析，排除鉴定设备由于温度因素带来的鉴定误差，提高了鉴定的精准性。
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公开(公告)号：CN116825091A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310814449.0
申请日：2023-07-04
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种具备梳理文本内容优势的鉴伪分析系统，涉及音频内容鉴定技术领域，用于解决在进行音频内容分析的过程中，鉴别音频中提及的优势内容是否为真实信息时存有一定的误差，所述系统包括以下模块：音频输入模块，用于输入音频内容；音频内容分析模块,用于对输入的音频内容进行预处理和语音处理，生成能对音频内容提及优势进行分析的语音内容系数；音频内容转录模块，用于将输入的音频内容进行文本转录，并生成转录文本内容；文本内容特征提取模块：用于对转录文本内容进行相关特征的提取和比对，并生成用于处理文本内容优点的文本内容系数；模型分析模块：用于将语音内容系数和文本内容系数进行模型分析，并生成比对系数。
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