Research

深度学习技术在当前AI安全领域取得了显著的成功。其主要应用领域涵盖深伪取证、活体检测和模型水印等任务。深伪取证专注于对数字内容进行取证，旨在检测和识别深度伪造内容。借助深度神经网络，可以高效地进行深伪取证工作。活体检测的主要目标是辨别真实的活体目标。深度神经网络能够准确地捕捉真实活体目标的特征和行为，为活体检测提供可靠的技术支持。模型水印是在AI系统中嵌入隐藏信息，以验证系统的真实性和可靠性。深度学习技术在解决模型水印任务方面表现出色，能够在保持模型性能的同时，训练带有模型水印的模型。通过正确的水印标签，即可完成模型的验证。

来源取证（Source Attribution）是计算机科学和法律领域中一项重要的研究方向，其旨在通过结合技术手段和法律手段，明确数字证据的来源和可信度，从而应对计算机犯罪、网络欺诈、知识产权侵犯等问题。该领域的研究具有重要的实际应用价值。在数字时代，各类数字证据被广泛应用于法律案件、安全调查、商业纠纷等多个领域。通过来源取证的研究，我们能够更加有效地确认数字证据的真实性和可信度，为解决涉及数字证据的各种问题提供有力的支持。这对于保障司法公正、确保安全调查的准确性，以及防范商业纠纷的发生都具有重要意义。同时，来源取证的研究也有助于推动相关法律法规和标准的制定和完善，提高数字证据在法律程序中的法律效力和可信度。

图像篡改检测是指利用计算机技术和图像处理算法，对图像进行自动分析，以识别和检测图像是否被篡改或修改过的过程。图像篡改可能包括图像拼接、复制粘贴、对象移除、色彩篡改等多种手段。图像篡改检测技术在许多领域都有应用，如数字取证、安全监控、社交媒体内容真实性验证等。图像篡改检测的关键在于提取图像的特征并比较它们之间的差异。这些特征可能包括像素值、纹理、颜色、形状等。通过比较原始图像和疑似篡改图像之间的特征差异，可以检测出图像是否被篡改。此外，基于深度学习的算法，研究人员可以通过训练模型来识别和检测图像中的篡改痕迹。

信息隐藏技术是一种通过将消息嵌入到载体中, 人们凭直观的视觉和听觉难以察觉其存在,以实现信息的保密传输和存储的方法。常见的信息隐藏技术包括数字水印、隐写术等。信息隐藏的目的不在于限制正常的信息存取和访问，而在于保证隐藏的信息不引起监控者的注意和重视，从而减少被攻击的可能性，在此基础上再使用密码术来加强隐藏信息的安全性，因此信息隐藏比信息加密更为安全。事实上，密码术（隐藏内容）和隐写术（隐藏行为）不是互相矛盾、互相竞争的技术，而是相互补充的技术，他们的区别在于应用的场合不同，对算法的要求不同，但可能在实际应用中需要互相配合。