一、背景

随着人工智能技术与PS等图像伪造技术的深度融合与高速迭代，AI技术目前已迈入前所未有的高度发展阶段。AI 生成内容（AIGC）技术凭借其强大的学习能力和创作能力，能在短时间内生成足以乱真的文本、图像、音频乃至视频。

然而，技术的进步是一把双刃剑。在生成合成内容质量实现显著提升，甚至达到以假乱真境界的当下，其带来的安全隐患也日益凸显。其中，基于换脸的身份冒用和欺诈事件成为全球范围内的一大公害，且呈现出激增态势。借助先进的 AI 换脸技术，不法分子能够轻易将一个人的面部特征移植到另一个人的视频或图像中，制作出极其逼真的虚假内容。

这种技术滥用的情况已经遍布到多个领域，给信息安全、社会信任等诸多方面带来了严峻挑战。人脸视频、AIGC生成图像以及证件票据等领域，已然成为AI伪造的“重灾区”。人脸视频伪造可能会被不法分子用于制造虚假新闻、实施诈骗等恶意行为，严重扰乱社会秩序；AIGC生成图像的泛滥，使得真实与虚假信息难以分辨，影响公众对信息的正确判断；而证件票据的伪造更是直接关系到经济安全和个人权益，一旦被滥用，后果不堪设想。

如下图所示：

我们普通人遇到了防不胜防的AI诈骗该怎么办呢？让我们跟着下文学习利用AI鉴伪技术防备于未然！

二、AI鉴伪技术构建安全可信的防线

在本届世界人工智能大会(WAIC)上，合合信息展示了前沿的AI鉴伪技术在多个高风险伪造场景中的创新应用，涵盖人脸视频、AIGC生成图像、电子证件、票据等当前深度伪造频发的“重灾区”。这些技术通过融合视觉特征提取、图像逻辑一致性分析、语义内容理解与多维度交叉验证等能力，能够精准识别多模态语料中的微小伪造痕迹，洞察那些难以通过肉眼察觉的深度伪造风险。此次展示不仅提升了公众对AI识伪能力的认知，也展现了合合信息在助力人工智能安全治理方面的技术担当，为构建大模型可信、可控、可持续发展的健康生态体系筑牢了关键防线。

2.1 人脸视频篡改检测

当前 AI 换脸算法的发展，相较于早期需要复杂操作和大量数据训练的技术，如今制作一张足以乱真的 “假脸” 仅需短短几秒钟。

主流的 AI 换脸算法包括 Roop 算法、FaceFusion 算法、DeepFaceLive 算法等，以下是详细介绍：

• Roop 算法：是 AI 换脸领域的鼻祖，人气较高。支持图片、视频换脸以及直播换脸，操作简单，只需一张人脸图片，再选择需要替换的图片或视频，即可完成换脸。
• Roop - unleashed 算法：作为 Roop 的嫡系分支，继承了前者的强大基因并有所升级。可进行高精度的图片、视频换脸和实时直播换脸，换脸效果真实、自然。支持批量处理，且速度较快，还提供了 4 种图像修复算法，能使模糊的人脸高清化。
• FaceFusion 算法：与 Roop 师出同门，同样支持图片、视频和直播换脸。提供了人脸替换、人脸高清修复和背景高清修复三种策略，每种策略下包含多个模型可自由切换。不仅支持 N 卡处理程序，还提供了 CPU 处理模式，适合不同配置的设备。
• DeepFaceLive 算法：专注于直播实时换脸，在新版本中也支持图片换脸。在直播场景下效果高度逼真，采用 dfm 模型换脸技术，强大的遮罩功能使做出任何表情时都不会出现异常情况。

这种技术门槛的大幅降低，也让其被不法分子盯上：诈骗团伙利用此类工具进行批量换脸操作，通过 “规模化伪造” 的模式在网络中搜寻 “AI安全防御疏忽”。

在WAIC现场，来到合合信息 AI 人脸视频鉴伪的互动体验区，有工作人员为我们详细介绍到：只需要在屏幕前简单扫描一下面部，系统便快速生成一张与本人相似度极高的“假脸”，仅凭肉眼很难区分哪张是“真脸”哪张是“假脸”：

不过没关系，合合信息基于海量真实与伪造样本的大规模数据训练，构建出一套多层次的 AI 篡改检测方案。比如在应对人脸图像交换伪造时，合合信息 AI 人脸鉴伪模型能穿透视觉表象，锚定人眼无法捕捉的高级视觉差异 —— 像皮肤纹理的连贯性断裂、光影反射的物理逻辑矛盾等，随后为图像中的每一个像素打上精准的真伪标签，通过计算伪造像素的占比，最终为整幅图像的真伪概率给出量化 “打分”，让篡改痕迹无处隐藏。

支持多领域的应用场景：

• 金融安全：金融领域场景中，快速识别伪造人脸。
• 数字身份管理：在平台实名注册等场景中，确保用户身份的真实性。
• 内容监管：辅助识别虚假新闻视频、恶意伪造的名人言论等，遏制虚假信息传播。

2.2 AIGC图像鉴别技术

接下来，来到了在合合信息AIGC图像鉴别技术展区，经典画作经过大模型的处理，有的巧妙加入了原作中从未出现的元素，有的则在色彩、明暗、构图等方面悄然“动手脚”，这些变化虽隐秘却极具迷惑性：

对此，合合信息推出自研AIGC图像鉴别技术，借助 MLLM（多模态大语言模型）的推理能力，并结合 “多角度 Prompt 设计 + 融合策略” ，能突破传统单一特征识别的局限，实现对 AIGC 图像更精准的鉴别，实现了对MidJourney、Stable Diffusion、StyleGAN、GPT-4o等主流生成模型的图像内容，测试样本集准确率超过90%。

技术特点与优势如下：

• 1.高鉴别精度：单一特征识别易受 AIGC 优化技术（如高清修复、细节增强）的干扰，而多角度 Prompt 能覆盖 “视觉 - 逻辑 - 跨模态” 的全维度特征。通过融合策略，模型可剔除孤立的 “伪特征”（如真实图像也可能存在的局部模糊），聚焦多视角共同指向的 “真痕迹”（如视觉上的纹理断层 + 逻辑上的光源矛盾），使鉴别准确率比传统单模态方法有所提升 。

• 2.适配复杂场景：在真实业务场景中，涉假图像往往经历压缩、缩放、裁剪、滤镜处理及多平台社交转发等一系列复杂操作，极大降低图像质量，提升了鉴别难度。对此，合合信息AIGC图像鉴别技术在模型结构上进行了针对性强化，具备对图像压缩失真、尺寸变形、裁剪等“图像攻击”情形的高鲁棒性，依然能够精准捕捉异常特征，保持稳定的鉴伪效果。

典型应用场景：

• 1.内容生态治理：在社交平台，AIGC图像可能被用于传播虚假事件或恶P图。该技术可自动鉴别此类图像，遏制虚假信息扩散。​

• 2.版权保护：在设计、艺术领域，AIGC 可能直接模仿艺术家风格生成 “仿作”，侵犯原创权益，可以辅助判定作品归属。

• 3.电商与广告合规：部分商家使用 AIGC 生成 “过度美化的商品图”误导消费者。技术可通过 “视觉特征（如布料褶皱的非自然平滑）+ 跨模态关联（如商品图与文字描述的材质是否匹配）” 双维度鉴别，辅助电商平台拦截虚假广告。

2.3 TextIn通用篡改检测平台

在数字化加速发展的时代，文档图像已成为最常见、最普及的信息承载形式之一，广泛应用于个人生活、企业运营及政务服务等各类场景。然而，正因其通用性强、易传播，也使文档图像成为最容易被篡改和滥用的电子媒介之一。通过简单的图像处理软件，任何人都可以对身份证、合同、发票、银行凭证等关键材料进行伪造，不仅可能造成个人财产受损、隐私泄露等严重后果，更对企业和机构构成了长期性、系统性的安全风险，甚至威胁行业的信任基础和合规底线。

为解决这一难题，合合信息推出TextIn通用篡改检测平台，基于自研的深度神经网络架构，结合大规模真实与模拟数据训练，构建起具备高精准度与高鲁棒性的图像鉴伪能力。该平台支持对数十类高频文档类型的篡改检测，包括财务报销凭证、商场机打小票、各类银行卡证（如身份证、护照、驾驶证、行驶证、港澳通行证等），可快速识别图像中被篡改、替换、伪造的区域与内容，精准还原其真实性状态。

特点介绍：

• 1、准确度高：基于百万级数据训练，在标准化适配场景中，平台误检率低至千分之一。
• 2、速度快：具备毫秒级响应能力，能够在极短时间内完成一次文档图像的智能判别，特别适用于高并发、批量化文档处理需求。
• 3、已落地应用场景丰富：目前，TextIn通用篡改检测平台已广泛部署于银行、保险、证券、零售、互联网平台等多个行业领域，助力企业解决文档造假形式复杂、版式不统一、人工审核压力大等核心痛点，在防范欺诈风险、优化流程管理、提升合规水平等方面发挥了显著价值。

接下来我们打开合合信息官网来体验一下试试效果：

1、选择通用篡改检测：

2、上传被检测的图片：
案例1：检测票据

案例2：检测短信截图

案例3：检测身份证

博主测试下来，TextIn通用篡改检测平台几乎瞬间就标注出被修改处，可以说是非常的便捷和快速！

三、总结

随着AI技术与图像伪造技术的融合发展，AIGC生成的内容愈发逼真，人脸视频、AIGC图像、证件票据等成为伪造“重灾区”，相关诈骗案件频发，给个人和社会带来诸多安全隐患。在本届 WAIC 大会上，合合信息展示了前沿的 AI 鉴伪技术，涵盖人脸视频、AIGC 生成图像、电子证件、票据等伪造高发场景。其人脸视频篡改检测技术，针对当前制作 “假脸” 仅需几秒、主流换脸算法多样的情况，通过大规模数据训练形成多层次检测方案，能锚定高级视觉差异，对像素打标签、算占比并 “打分”，融合多种神经网络模型提升精准度，实现毫秒级实时鉴定，在泛金融场景成 “隐形防线”。

合合信息的 AIGC 图像鉴别技术同样表现突出，该技术依托大模型解析图像深层特征，从不可见维度精准识破伪造痕迹，具备鉴别范围广、抗干扰能力强、响应速度快等优势，能应对图像经复杂操作后的鉴别难题，对主流生成模型图像识别准确率超 90%，应用于多个高风险场景。

此外，合合信息的TextIn 通用篡改检测平台针对数字化时代文档图像易被篡改的问题，基于自研深度神经网络技术和百万级数据训练，支持多种常用卡证和财务文档的篡改检测，毫秒级完成鉴定，适配场景下误检率低至千分之一，已应用于多个行业，有效解决企业及机构在文档检测中的痛点。这些技术共同为构建大模型可信、可控、可持续发展的健康生态体系筑牢了关键防线，也提升了公众对 AI 识伪能力的认知。

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