为了防止复杂的照片和视频更改方法，纽约大学丹顿工程学院的研究人员展示了一项实验技术，该技术可以使用人工智能(AI)对从采集到交付的整个管道进行图像验证。

在测试中，原型成像管道将在不牺牲图像质量的情况下，将操纵检测的机会从大约45%增加到90%以上。

确定照片或视频是否真实越来越成问题。修改照片和视频的复杂技术变得如此流行，以至于所谓的“深度假货”(被操纵的照片或视频非常有说服力，通常包括名人或政治家)已经变得司空见惯。

纽约丹顿大学计算机科学与工程助理教授Pawel Korus首先提出了这种方法。它用神经网络(人工智能的一种形式)代替了典型的照片开发过程，神经网络在图像采集过程中直接将复杂的伪像引入图像。这些伪像类似于“数字水印”，对操纵极其敏感。

Korus说：“与之前使用的水印技术不同，这些从AI那里学到的人工制品不仅可以揭示照片处理的存在，还可以揭示其特征。

该过程针对相机嵌入进行了优化，可以抵抗在线照片共享服务带来的图像失真。

纽约丹顿大学计算机科学与工程教授、《Korus》的合著者纳西尔梅蒙(Nasir Memon)说，“如果摄像头本身产生的图像对篡改更敏感，任何调整都会被发现。”详细讲解技术。梅萌说：“这些水印可以在后期处理中存活；然而，当它们被修改时是脆弱的：如果图像被改变，水印将被破坏。”

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