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公开(公告)号：CN114897161A
公开(公告)日：2022-08-12
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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公开(公告)号：CN117315751A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311245513.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开一种基于单类别的虚假人脸检测方法、装置和计算机可读介质，其中方法包括：获取待检测的目标人脸图像；将目标人脸图像的相应图像信息输入检测模型，以由检测模型对目标人脸图像中的人脸进行基于单类别的虚假人脸检测；检测模型为：预先基于真实人脸图像和对应的数量满足少量条件的虚假人脸图像进行虚假人脸的单类别检测训练而得到的模型；获取检测模型输出的表征人脸为虚假人脸的可能性高低的单类别检测结果。相较于传统二分类有监督的训练方式，本申请基于单类别的虚假人脸检测可展现出更强的泛化性能，能够有效地应对深度伪造技术的快速演进和新型伪造手段的出现，为虚假人脸检测提供了一种更为有效且具有广泛适用性的解决方案。
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公开(公告)号：CN117079355A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311101459.6
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请提供了一种对象图像鉴伪方法及装置、电子设备，本申请提出通过基于Transformer的双流模型，训练鉴伪模型，将待鉴别的对象图像输入该鉴伪模型后，结合Transformer的运算原理，能够结合Transformer的注意力机制，获得对象图像的空间域特征以及频域特征，从而基于这两种互补的伪造特征，精准确定所输入的对象图像的对象真伪类别信息，保证据此输出的对象鉴伪结果的准确性和可靠性，从而及时发现伪造对象，避免伪造对象所造成的各种危害。
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公开(公告)号：CN117037182A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311144648.1
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本申请公开了一种图像真伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：当获取的待检测图像存在描述文本时，调用检测模型中的第一图像特征提取模块和文本特征提取模块对待检测图像和描述文本进行处理，得到图文特征数据；将图文特征数据输入检测模型中的第一分类器进行处理，得到待检测图像的真伪检测结果；当获取的待检测图像不存在描述文本时，调用第一图像特征提取模块对待检测图像进行处理，得到图像特征数据；将图像特征数据输入检测模型中的第二分类器进行处理，得到待检测图像的真伪检测结果。本申请在检测图像的真伪时，结合图像的描述文本进行检测，充分利用图像的描述文本，为检测图像的真伪提供辅助，提高检测结果的准确率。
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公开(公告)号：CN116994120A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310971368.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种合成类视频图像的鉴伪方法，涉及合成视频鉴定技术领域，具体步骤为：对鉴定样本进行预处理，获取样本数据，所述样本数据包括第一图像数据和第二图像数据；根据第一图像数据进行分析处理，对鉴定样本进行第一分析标签的标注；对第二图像数据进行分析处理，在鉴定样本中标注第二分析标签；对鉴定样本内的第一分析标签与第二分析标签进行整合处理，生成鉴定结果；本发明通过构建人影‑光强分析模型，利用反射率估计的手段对鉴定样本中的单帧视频图像进行光照强度分析，并通过分析出的光照强度进行人影角度的匹配，并将实际人影角度与模型人影角度进行比对，从而实现第二数据的分析，加强了鉴定数据的可靠性与准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116959493A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310965261.6
申请日：2023-08-02
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G10L25/51 , G10L25/60 , G06F18/2433 , G06F18/2137
Abstract: 本申请涉及一种基于标准化流的音频伪造定位与检测方法，通过将音频的多尺度特征提取后，通过标准化流将特征映射到正态分布空间，通过隐空间变量的似然估计来评估音频的异常值，同时使用其梯度来进行伪造定位，为深度合成音频检测提供的清晰的理论背景，增强了深度合成音频检测的可解释性。本发明通过对音频多尺度特征提取，即能获取音频的全局信息，也能获得音频的局部细微信息，增强了音频伪造检测和定位的准确度，同时仅需要真实音频样本进行训练大幅增加了伪造音频检测的泛化性，鲁棒性强和泛化性强。本发明通过将负对数似然传播回输入音频，以通过音频信号的梯度进行伪造异常点定位，能够实现音频伪造点定位。
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公开(公告)号：CN116959455A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310875841.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，涉及特殊音频鉴伪领域，S1，获取检测音频中的音频数据，所述音频数据包括时域特征数据、IP数据和检测音频元数据；S2，通过时域特征分析模型对时域特征数据进行第一数据分析，生成时域目标；S3，通过IP比对模型对获取的IP数据进行第二数据分析，生成IP标注；S4，通过元数据分析模型对获取的检测音频元数据进行第三数据分析，生成元数据标注；S5，通过标注匹配模型将生成IP标注和元数据标注进行匹配分析，得出网络识别目标；S6，对检测音频中的时域目标和网络识别目标进行整合分析，对该检测音频生成可信度标记，本发明通过音频信号、IP数据和音频元数据等条件提供更可靠和准确的音频鉴伪结果。
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公开(公告)号：CN116913285A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310980913.3
申请日：2023-08-04
Applicant: 中国信息通信研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于特定人音频的表征构建方法，涉及音频分析技术领域，具体步骤包括：步骤S100、获取特定人音频数据中的人声数据与环境数据；步骤S200、构建人声分析模型，对人声数据进行分析并生成人声分析系数；步骤S300、对所述人声数据与环境数据进行组合分析，生成环境分析系数；步骤S400、将人声分析系数和环境分析系数进行整合处理，对所述特定人音频音频数据进行表征参数的生成；步骤S500、对表征参数进行阈值分析，通过分析结果对所述特定人音频进行表征标记，本发明考虑了环境对音频的影响，从而更加全面地分析音频的真伪；采用实时手段进行数据的获取和处理，可以对特定人音频进行实时的表征和鉴定，增加了鉴定的实时性和准确性。
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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：CN114841983B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210556274.3
申请日：2022-05-17
Applicant: 中国信息通信研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于决策分数的图像对抗样本检测方法和系统。其中，方法包括：获取图像数据集并进行预处理，使用不同的模型结构对不同的数据集进行训练，选取各模型中的特定层以计算神经元的决策分数，针对不同的数据集，分别搭建不同的二元分类器，再应用各模型中的特定层计算出的决策分数，训练不同数据集对应的二元分类器，将对抗样本和良性样本的决策分数输入到训练好的二元分类器中进行测试，若分类精度不足，对二元分类器进行优化。本发明提出的方案，从模型内部神经元出发，通过少量样本计算模型的决策分数，训练简单的二元分类器，利用良性样本和对抗样本的决策分数差异，实现对抗样本的高精度、低成本检测。
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