引言

如果说AI是这个时代掀起的技术浪潮，那么视觉内容安全无疑是隐藏在浪潮之下的暗礁。随着AIGC等相关技术蓬勃发展，伪造人脸、篡改文档、图像造假等技术正悄然发展，真假难辨的内容如同一张无形之网，正在挑战社会与人们的信任体系。从金融交易到身份认证，从法律凭证到公共安全，我们应该怎么守护这份“真实性”？

在刚刚结束的CSIG青年科学家会议AI可信论坛上，这一问题成为聚焦点。技术的高速发展不容忽视，但“可信”二字才是AI真正走向应用的试金石。而这场关于“真实与伪装”的对决中，合合信息以技术为剑，亮出了他们的破局之道——视觉内容安全技术。

作为文本图像处理领域的先行者，合合信息以精准的图像篡改检测、人脸伪造鉴别等核心技术，发布了篡改检测平台，给出了行业痛点的答案。这不仅是技术实力的展示，更是未来图像安全生态的展望：当伪造手段层出不穷时，我们是否能构筑一道不可逾越的防线？

从视觉内容安全的时代危机，到技术创新的破局之道，再到大模型赋能的未来重塑，接下来我将对合合信息在CSIG青年科学家会议的AI可信论坛中所做的分享《视觉内容安全技术的前沿进展与应用》进行解读。

一、AI“真假之战”下的发展现状与考验挑战

1.1 视觉内容安全现状与技术分类

AI技术的普及，让伪造与篡改视觉内容变得更加容易。借助图像生成、深度伪造等技术，不法分子能够轻松制造出高度逼真的虚假图像和视频，进一步模糊了信息真伪的界限。与此同时，一些黑灰产也使问题愈加严峻。伪造内容已成为网络诈骗、虚假传播、恶意舆论等违法活动的“工具”，金融交易凭证被篡改、身份信息被伪造等事件频频发生，不仅侵害个人隐私，还扰乱社会秩序，造成巨大的经济与安全风险。面对日益复杂的视觉内容安全威胁，企业等刚性需求持续攀升。企业在金融、保险、政务等核心领域，迫切需要有效的技术手段识别并防范虚假内容，保障业务安全与用户信任。因此，视觉内容安全不再是单纯技术问题，而是AI时代 “可信”的核心议题。

视觉内容安全技术主要包括主动辨别与被动辨别两大类，各自针对不同的场景与需求提供保护。主动辨别是一种预防性手段，主要通过数字水印等技术在视觉内容中嵌入可见或不可见的标记，为内容增加身份验证与版权保护功能。当内容被传播或使用时，这些水印能够迅速识别来源，验证内容的真伪，确保内容未被篡改，有效防止虚假信息的扩散与盗版问题的发生。

与主动辨别不同，被动辨别技术侧重于对已存在的视觉内容进行分析和检测，主要包括文件标记、特征分类和检测分割等手段，相对主动辨别来说更加有技术难度。文件标记通过嵌入标识符，帮助快速定位内容来源；特征分类根据视觉内容的特征进行归档管理，便于后续分析；检测分割则通过精细化检测识别内容中的伪造与篡改痕迹。这些技术共同构成了被动辨别体系，为视觉内容的真实性验证与版权保护提供有力支持，适用于事后追踪与复杂场景的内容分析。

1.2视觉内容安全企业

在视觉内容安全领域，国内外企业纷纷推出各具特色的产品与解决方案，虽然在技术特点、应用场景等方面存在差异，但目标一致，都是为提升视觉内容的安全性而努力。国外企业，如英特尔、微软等，主要关注人脸伪造鉴别领域；国内企业则更注重技术的实际落地，针对具体场景与行业需求提供高效解决方案。

合合信息凭借深厚的技术积累与丰富的行业经验，取得了显著成就。通过持续的技术创新与优化，合合信息在图像篡改检测、人脸伪造鉴别等核心领域不断突破，率先发布了篡改检测平台，为金融、政务等关键场景提供了有力的安全保障，成为推动视觉内容安全发展的重要力量。

1.3视觉内容安全领域挑战

视觉内容安全技术正面临多重挑战，限制了其在复杂环境中的广泛应用与高效表现。首先是跨域泛化能力不足，现有技术往往依赖特定的数据集和场景，在这些环境中表现优异，但在面对未见过的伪造手段或多样化的应用场景时，检测性能会显著下降，难以保持高精度与稳定性。

其次，纯色背景图篡改的检测难度较高，如截图、PDF等类型的视觉内容，篡改后的结果常常没有明显的视觉异常，传统检测技术难以捕捉其中的细微变化，增加了检测难度和准确性的挑战。

同时，质量退化问题进一步加剧了检测系统的压力。图像在传输、压缩、存档等过程中容易出现模糊、JPEG伪影或下采样等现象，这些质量损失往往掩盖篡改痕迹，降低系统的检测效果。

最后，高检出率与低误检率的矛盾依然存在。客户期望检测系统在准确识别伪造内容的同时，将误判率降到最低，但这两者在技术实现上往往难以兼顾，如何在提升检出率的同时有效控制误检率，成为当前技术发展的关键难点。

二、开山之石：引领视觉内容安全的创新之路

2.1合合内容安全系统

面对视觉内容安全领域日益严峻的挑战，如AI技术带来的伪造篡改泛滥、跨域泛化能力不足等技术难题，合合信息内容安全系统凭借其先进技术与全面功能脱颖而出，成为领域的先行者。针对当前技术瓶颈与复杂应用场景，率先发布了视觉内容安全系统，系统依托通用篡改检测技术与人脸鉴伪检测技术两大核心能力，为企业与机构提供精准、高效的内容真实性与安全性保障。

通用篡改检测：基于先进的图像处理与AI技术，合合信息内容安全系统实现了对证照、票据、截图、印章等多类型图像的篡改检测。该技术采用通用类PS检测模型，具备低误检、高检出的特点，能精准定位篡改区域，并通过抗压缩能力确保在传输和存储场景中的稳定性能。广泛应用于证券、保险、银行、零售等行业，帮助企业快速识别被篡改的文件，防范欺诈与虚假交易风险。在实际测试中，系统在多个数据集上表现优异，进一步验证了其检测效果的可靠性。

人脸鉴伪检测：采用AI算法，可精准检测AIGC生成的人脸及伪造人脸图像，具备高准确率、低误检率与强大的泛化能力，有效应对未知类型的伪造攻击。在落地应用中，该技术已部署于某央企标杆银行的业务流程中，快速验证客户身份的真实性，有效防范身份冒用与欺诈风险。

2.2发起编制相关技术规范

为推动视觉内容安全技术的规范化与标准化发展，行业内需要制定一系列技术规范，明确技术要求、测试方法及性能指标，确保检测系统的质量与可靠性。合合信息联合中国信通院、中国图象图形学学会等机构联合发起和编制了《文本图像篡改检测系统技术要求》，为行业提供了权威指引。这些标准涵盖了伪造图像鉴别、生成式图像判别等关键议题，形成了行业共识，推动了技术在实际应用场景中的落地。

2.3参与篡改检测挑战赛

文本图像篡改检测领域近年来举办了多场国际化技术挑战赛。这些比赛吸引了来自全球科研院校与科技公司的参赛队伍，作品在篡改区域定位、误判防控等方面表现出色，适配多种真实场景。合合信息参加了多个比赛，并且均获得了不错的优秀成绩。例如在2023年文档分析与识别国际会议（ICDAR）挑战赛中，合合信息技术团队提出的AI图像篡改检测方案，在保持极低误检率的同时，精准识别并定位文本篡改区域，有效保障了文档内容的真实性。该方案凭借技术优势与创新性，最终在比赛中获得了第一名的优秀成绩。在2024年的全球AI攻防挑战：AI核身之金融场景凭证篡改检测比赛中，也获得了冠军。

三、视觉内容安全技术趋势展望

3.1内容安全系统主要需求方向

随着技术的不断进步，视觉内容安全的发展也日益复杂且多样化。未来，内容安全系统的需求将主要集中在以下几个关键领域：

人脸伪造：随着AI换脸和照片活化等技术的迅速发展，人脸伪造手段变得越来越难以察觉。这类伪造不仅在娱乐和恶作剧中被使用，更可能被不法分子用于身份认证、远程银行开户、资金划拨、贷款申请等重要场景，带来严重的社会安全隐患。因此，人脸伪造图像的检测成为了内容安全系统的核心需求之一。

图像篡改：图像篡改技术通过PS、AI生图等手段，广泛应用于身份证照、合同、资质证明和财务票据等多个领域。这些篡改行为不仅可能引发法律纠纷和信任危机，更可能对国家安全与社会稳定构成威胁。因此，图像篡改的检测技术已成为内容安全系统中不可或缺的一部分。

声纹伪造：随着语音合成和语音转换技术的成熟，声纹伪造也逐渐成为安全领域的重大威胁。这种技术不仅能模仿他人声音，还可能被用于电话银行欺诈、资金转账伪造、身份骗贷等犯罪行为，给金融安全和个人隐私带来极大风险。因此，声纹伪造的检测也日益成为内容安全系统的迫切需求。

3.2图像内容安全的挑战

图像内容安全面临的主要挑战有以下几个点：

易受攻击性：图像内容安全系统容易受到多种攻击形式的影响，例如缩放攻击，这种攻击可能破坏图像中的关键特征，导致检测性能下降。此外，在传输过程中，图像因压缩、格式转换等操作可能遭遇质量损失，进一步影响篡改检测的准确性。

泛化能力不足：尽管在特定场景和数据集上表现优异，但当面对未知或多样化的伪造手段时，现有系统的检测性能通常难以保持高水平，尤其在open-set环境中，系统可能难以识别训练集之外的样本，导致泛化能力成为重要挑战。

伪造手段变化快，维护成本高：随着伪造技术的不断创新，内容安全系统需要不断升级和优化以应对新挑战。每一次升级都伴随高昂的维护成本，包括时间、资源和人力的投入，增加了长期运维的难度。

数据获取与标注成本高：高质量的标注数据对于训练有效的检测系统至关重要。然而，数据获取与标注往往需要大量的人力和资源，且由于涉及个人隐私和版权等问题，这一过程往往更加复杂和困难。

3.3基于大模型的创新探索

随着大模型技术的成熟，其在视觉内容安全方面的应用潜力愈加明显。相比传统的中小模型，大模型凭借其高准确率、强泛化能力和多模态信息处理能力，为视觉内容安全提供了更为先进的解决方案。传统技术容易受到攻击，且泛化能力有限，而大模型能够通过学习更丰富的特征和模式，提高检测的准确性和稳定性。同时，它还具备处理图像、文本、语音等多种模态信息的能力，实现对视觉内容的全面理解与分析。

基于大模型的视觉内容安全技术不仅能够提升检测效果，还在知识注入与迭代更新上展现出独特优势。传统技术需要人工更新和调整模型以应对新型伪造手段，而大模型可以通过交互式更新，将新的知识快速注入模型，提升系统适应性，减少维护成本。当前，ForgeryGPT等模型已尝试将大模型应用于伪造图像检测，通过结合小模型的检测结果与大模型的自然语言解释能力，精准定位篡改区域并提供解释，从而增强系统的准确性、可解释性和可信度。

四、总结

随着视觉内容安全在各行业中日益受到重视，尤其是在图像、视频等含文字的视觉内容领域，仍面临诸多亟待解决的问题。因此，提升视觉内容安全的技术防护显得尤为重要，且必须进行整体规划，综合考虑各业务环节的需求与协同，从而实现更加高效和经济的解决方案。为了推动内容安全系统的更好落地，标准制定将是关键，它将为系统的统一性与规范化提供重要保障。

在实际应用中，主动与被动技术的融合将是提升内容安全系统有效性的重要路径。通过结合两者的优势，可以更全面地应对多变的伪造手段和复杂的应用场景。此外，随着大模型等新兴技术的不断发展，其在视觉内容安全中的应用潜力巨大。大模型凭借高准确率、强泛化能力及多模态处理能力，能够为内容安全技术的创新提供强有力的支撑，推动整个领域朝着更智能、更精确的方向发展。

合合信息凭借其在视觉内容安全领域的领先技术与深厚经验，持续推动行业创新与应用落地。作为行业的领先者，合合信息在图像篡改检测、人脸伪造鉴别等技术领域取得了显著成就，其解决方案在国内外得到了广泛应用与认可。通过不断优化技术，合合信息为推动视觉内容安全的标准化、智能化发展提供了强大的技术支持，并将继续在推动行业进步中发挥重要作用。