一、合合信息圖像篡改檢測技術的崛起
著人工智能的快速發展，圖像造假的門檻越來越低，由此引發的隱患也日益凸顯。在這樣的背景下，合合信息圖像篡改檢測技術應運而生。
合合信息在圖像篡改檢測領域的發展可謂迅速。從去年在人工智能大會上首次展示“PS篡改檢測”技術，以“像素級”的識別精確度驚艷眾人，到今年將應用面拓展至“截圖篡改檢測”，合合信息不斷優化升級技術。其圖像篡改檢測技術可檢測包括轉賬記錄、交易記錄、聊天記錄等多種截圖，無論是“復制移動”“擦除”還是“重打印”等篡改手段，都能被“慧眼”識假。
合合信息的技術在行業中占據重要地位。一方面，其提出的基于 HRNet 的編碼器 - 解碼器結構的圖像真實性鑒別模型，結合圖像本身的信息，能夠捕捉到細粒度的視覺差異，達到高精度鑒別效果。另一方面，針對 AIGC 生成圖像識別的難點，合合信息基于空域與頻域關系建模，利用多維度特征分辨真實圖片和生成式圖片的細微差異。此外，OCR 對抗攻擊技術也為個人和企業的重要文件“上鎖”，降低數據泄露風險。
合合信息圖像篡改檢測技術的推出，是為了應對利用 AI 進行圖像造假這一 AI 可信化發展的重點問題。隨著多個圖像生成軟件在全球迅速躥紅，圖像造假的隱患令人憂慮。而合合信息的技術方案可精準定位截圖篡改痕跡，對生成式圖片進行智能判別，防止不法分子非法爬取圖片上的信息，為圖像內容安全提供了有力保障。
二、圖像篡改形式多樣
（一）常見篡改形式
圖像篡改形式豐富多樣，其中圖像合成是將兩張或更多張圖像合并在一起，創造出全新的畫面；圖像修飾則對圖像進行諸如去除瑕疵、改變顏色或對比度等操作，讓圖像更加美觀；圖像剪切和粘貼是從一張圖像中剪切一個部分，并將其粘貼到另一張圖像上，以達到特定的效果；圖像變形包括對圖像進行縮放、旋轉、扭曲等變形操作，改變圖像的形狀；圖像加密使用數學算法將圖像加密，使其不能被人為識別，保護圖像的安全性；圖像去水印是去除圖像中的版權水印，可能會侵犯版權；圖像防摳圖是使用數學算法防止圖像被篡改，但也可能被用于非法目的。
（二）國自然基金委認定的形式
根據國家自然科學基金委的認定，數據、圖片的偽造與篡改主要表現形式分為偽造和篡改兩類。偽造包括編造不以實際調查或實驗取得的數據、圖片等，偽造無法通過重復實驗而再次取得的樣品等，編造不符合實際或無法重復驗證的研究方法等。篡改則有使用經過擅自修改、挑選、刪減、增加的原始調查記錄、實驗數據等，使原始調查記錄、實驗數據等的本意發生改變；拼接不同圖片從而構造不真實的圖片；從圖片整體中去除一部分或添加一些虛構的部分，使對圖片的解釋發生改變；增強、模糊、移動圖片的特定部分，使對圖片的解釋發生改變。
（三）歷史上的篡改案例
歷史上存在著許多著名的圖像篡改案例。比如美國總統亞伯拉罕·林肯的著名肖像，實際上是移花接木的照片，只有頭像是林肯總統的，身軀則是根據著名政治家約翰·考德威爾·卡爾霍恩的。還有愛因斯坦騎著自行車離開核爆炸現場的照片，也是由愛因斯坦在自家院子里騎自行車的照片和 1962 年在美國內華達州進行的第 4 枚核彈試驗的照片拼接而成。這些案例凸顯了篡改行為有著長久的歷史淵源，也讓人們更加警惕圖像篡改帶來的誤導。
三、合合信息圖像篡改檢測技術詳解
（一）檢測文本篡改行為
合合信息圖像篡改檢測技術在面對復制粘貼、拼接、擦除及混合造假形式時，展現出了強大的能力。它能夠捕捉圖像在篡改過程中留下的細微痕跡，這得益于先進的算法和深度學習技術。通過對大量圖像數據的學習和分析，該技術能夠識別出文本在圖像中的特征變化，即使是微小的改動也難以逃脫它的“慧眼”。例如，在證件圖像的檢測中，無論是駕駛證還是行駛證，一旦有不法分子通過偽造、變造車輛登記證、行駛證號牌號碼、發動機號碼等方式進行篡改，合合信息的技術都能準確識別并定位圖片中文本的篡改行為，為汽車交易、運輸等業務提供了可靠的保障。
（二）鑒別生成式圖像造假
在鑒別生成式圖像造假方面，合合信息圖像篡改檢測技術基于空域與頻域關系建模，利用多維度特征進行鑒別。隨著 AIGC 技術的普及，“無中生有”成為了一種新的造假形式。合合信息的技術能夠分析圖像的空域和頻域特征，通過對比真實圖像和生成式圖像在這些特征上的差異，準確判斷圖像是否由 AI 生成。一旦檢測到生成式圖像造假，該技術會給出相應的警告或提示，為用戶提供及時的風險提醒。例如，今年 5 月上海市寶山區人民法院審結的一起偽造國家機關證件案中，被告人開發的“行駛證美化”模塊生成的假證，合合信息的技術就能夠有效地進行鑒別。
（三）誤檢率控制
為了保持極低的誤檢率，合合信息圖像篡改檢測技術采取了一系列措施和方法。首先，在數據收集和預處理階段，嚴格篩選大量的正常和被篡改的圖像數據，并進行精細的預處理操作，如縮放、裁剪、歸一化等，確保數據的質量和一致性。其次，在特征提取和選擇過程中，運用先進的算法從圖像中提取出有用的特征，如顏色、紋理、形狀等，并根據實際需求選擇最合適的特征進行分析，提高檢測的準確性。在模型訓練和優化階段，不斷調整模型參數和超參數，使用深度學習算法如卷積神經網絡進行訓練，以提高模型的準確性和魯棒性。同時，在模型測試和評估階段，采用準確率、召回率、F1 值等常用的評估指標對模型進行嚴格的檢驗，確保其在實際應用中的性能和效果。此外，在應用部署和維護階段，持續對模型進行維護和更新，以適應不斷變化的應用環境，保證其穩定性和可靠性。正是通過這些措施和方法，合合信息圖像篡改檢測技術成功地將誤檢率控制在極低的水平，為用戶提供了可靠的圖像篡改檢測服務。
四、應用場景廣泛
（一）銀行場景
在銀行移動開戶、信用卡申辦、保險理賠以及商業消費場景中，每年因欺詐帶來巨大的資金損失與潛在風險。合合信息圖像篡改檢測技術在銀行場景中發揮著重要作用，對身份證等卡證文件，能夠實現穩定的高檢出率，并顯示篡改區域與篡改置信度，助力銀行反欺詐審查。有效識別用戶提交的個人身份證件上被篡改的關鍵信息，防止洗錢、欺詐等風險的發生。
（二）保險場景
在保險理賠業務中，病歷、門診發票、住院費用明細、檢查報告等各類材料的造假屢見不鮮。合合信息圖像篡改檢測技術可以對保險理賠材料進行檢測定位，準確識別出被篡改的部分，為保險行業規避經濟風險。例如，通過熱力圖形式展示圖像區域篡改地點，提醒審核員重點審核，提高理賠審核的準確性和效率。
（三）財務報銷審批場景
財務審批過程中，網約車訂單、付款截圖、航空行程單等各類報銷佐證單據的真實性檢驗是重要任務。手機 P 圖工具的普及對企業財務安全性造成嚴重挑戰，合合信息圖像篡改檢測技術能夠協助財務人員辨識截圖中經過 P 圖篡改的時間、金額數字等關鍵信息。提升工作便利性與安全性，減少企業因虛假報銷帶來的經濟損失。
（四）汽車行業場景
在汽車交易、運輸等業務中，涉及大量駕駛證、行駛證真實性核查需求。行駛證造假給相關企業造成高額經濟損失風險，合合信息圖像篡改檢測技術在駕駛證、行駛證檢測中能實現良好的鑒偽效果。例如，在二手車交易中，可準確識別偽造、變造的車輛登記證、行駛證號牌號碼等，為汽車行業的交易安全提供保障。
（五）人事審核場景
企業社會招聘中，HR 需要對大量候選人進行背景調查及審核。候選人以截圖形式提供的納稅、社保繳納等過往信息，截圖篡改成為常見手段之一。合合信息圖像篡改檢測技術能夠作為輔助手段，協助人事在背調、審核過程中查實相關候選人信息，提高業務效率，使調查更為可靠。
（六）商場小票場景
商場小票是消費者常見票據之一，部分偽造者會通過 PS 日期等方式重復兌換積分，給商場造成經濟損失。合合信息圖像篡改檢測技術能夠幫助檢出肉眼難以辨別的 P 圖痕跡，保護商場正當交易活動。例如，對金額與日期數字等篡改“重災區”進行精準檢測，防止偽造者牟取利益。
五、未來展望與挑戰
（一）面臨的挑戰
隨著技術的不斷發展，合合信息圖像篡改檢測技術在未來也將面臨諸多挑戰。一方面，圖像篡改手段不斷翻新，犯罪分子可能會利用更加先進的技術來逃避檢測。例如，隨著人工智能技術的進一步發展，生成式圖像造假可能會變得更加難以識別，合合信息需要不斷優化算法，提高對新型篡改手段的檢測能力。另一方面，大量新的圖像生成軟件不斷涌現，圖像數據量呈爆炸式增長，這對合合信息的技術處理能力提出了更高的要求。如何在海量的圖像數據中快速、準確地檢測出篡改行為，將是一個巨大的挑戰。
（二）發展潛力
盡管面臨挑戰，合合信息圖像篡改檢測技術也有著巨大的發展潛力。首先，隨著人工智能和大數據技術的不斷進步，合合信息可以利用更多的數據進行模型訓練，提高檢測的準確性和泛化能力。例如，通過與更多的企業和機構合作，獲取更多的真實圖像數據和篡改案例，不斷優化模型。其次，多模態融合技術的發展為圖像篡改檢測提供了新的思路。合合信息可以結合圖像的文本、音頻等多模態信息，進行更加全面的分析和檢測，提高檢測的精度和可靠性。此外，隨著區塊鏈技術的發展，合合信息可以探索將圖像篡改檢測技術與區塊鏈技術相結合，實現圖像的不可篡改和可追溯性，為圖像內容安全提供更加堅實的保障。
（三）重要作用
合合信息圖像篡改檢測技術在守護圖像真實性方面發揮著至關重要的作用。在信息時代，圖像作為重要的信息載體，其真實性和完整性對于社會的穩定和發展至關重要。合合信息的技術可以有效地防止圖像被篡改，保護個人和企業的合法權益，維護社會的公平正義。例如，在金融領域，防止身份證、銀行卡等重要證件被篡改，可以有效避免洗錢、欺詐等風險；在保險領域，準確檢測理賠材料的真實性，可以保障保險公司和被保險人的利益；在商業領域，防止商場小票等票據被篡改，可以維護市場的正常秩序?？傊虾闲畔D像篡改檢測技術在未來將繼續發揮重要作用，為守護圖像真實性做出更大的貢獻。