الأبحاث ضمن الموضوع : الكشف الجنائي عن الوسائط الرقمية
-
الكشف عن التزييف العميق الخفيف بناءً على دمج الميزات المتعددة Lightweight Deepfake Detection Based on Multi-Feature Fusion
2026 | المؤلف: Siddiqui Muhammad Yasir وآخرون | المجلة: Applied Sciences | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة لاكتشاف صور وفيديوهات الديب فيك، مستفيدة من تقنيات التعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML) لمعالجة المخاوف المتزايدة حول إساءة استخدام تكنولوجيا الديب فيك. بينما تحتوي تكنولوجيا الديب فيك على تطبيقات مفيدة، فإن إمكانياتها في سرقة الهوية ونشر المعلومات المضللة تشكل مخاطر كبيرة. تدمج الطريقة المقترحة مصنفات التعلم الآلي مع أساليب…
-
تعزيز كشف التلاعب بالصور باستخدام تحليل مستوى الخطأ والشبكات العصبية التلافيفية Enhanced Image Tampering Detection using Error Level Analysis and CNN
2026 | المؤلف: Ramesh Gorle وآخرون | المجلة: Engineering Technology & Applied Science Research | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد لاكتشاف التلاعب بالصور يدمج تحليل مستوى الخطأ (ELA) مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). غالبًا ما تفشل التقنيات الجنائية التقليدية، مثل ELA وتحليل البكسل المتبقي (RPA)، في اكتشاف التلاعبات الدقيقة في الصور الرقمية. تستخدم الطريقة المقترحة ELA لكشف التغيرات الناتجة عن الضغط بينما تستخدم CNN لاستخراج وتصنيف الميزات المكانية…
-
تقييم شامل لنماذج كشف التزييف العميق: الدقة، والتعميم، والمرونة تجاه الهجمات العدائية Comprehensive Evaluation of Deepfake Detection Models: Accuracy, Generalization, and Resilience to Adversarial Attacks
2026 | المؤلف: Maryam Abbasi وآخرون | المجلة: Applied Sciences | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول ورقة البحث الطبيعة المزدوجة للديب فيك—وسائط اصطناعية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والتي تشكل مخاطر على مصداقية المحتوى الرقمي بينما تقدم أيضًا إمكانيات للتطبيقات الإبداعية. تقيم الدراسة فعالية ثلاثة هياكل لشبكات الأعصاب التلافيفية—XCeption وResNet وVGG16—في الكشف عن الديب فيك باستخدام مجموعات فرعية من الإطارات من تحدي كشف الديب فيك (DFDC) ومجموعات بيانات FaceForensics++. يتم…
-
TGIF2: مجموعة بيانات مزيفة موجهة بالنص الممتد ومعيار
2026 | المؤلف: Hannes Mareen وآخرون | المجلة: Journal on Information Security | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)يتناول قسم ورقة البحث التقدمات والتحديات التي تطرحها الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال تحرير الصور، تحديدًا من خلال إعادة التلوين الموجه بالنص. بينما أظهرت المعايير الحالية، بما في ذلك مجموعة بيانات تزوير إعادة التلوين الموجه بالنص (TGIF)، أن طرق تحديد موقع تزوير الصور (IFL) يمكن أن تحدد بفعالية التلاعبات في الصور المدمجة، إلا أنها تواجه…
-
مراجعة للأدوات والتقنيات لمكافحة التزييف العميق
2026 | المؤلف: Dmitry Erokhin وآخرون | المجلة: Information | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تسلط المراجعة الضوء على التحديات النظامية التي تطرحها التزييف العميق ووسائط الإعلام الاصطناعية على نزاهة المعلومات والأمان والثقة الرقمية. وتجمع بين تدابير مضادة متنوعة، بما في ذلك طرق الكشف السلبية التي تحدد التلاعبات من خلال آثار المحتوى، وأنظمة الأصل النشطة التي تستخدم تقنيات التشفير لربط البيانات الوصفية بالوسائط، واستراتيجيات العلامات المائية التي تدمج إشارات قابلة…
-
إطار عمل معزز للتعلم العميق لاكتشاف DeepFake باستخدام تقييم مقارن لتقنيات التعلم العميق والآلي
2026 | المؤلف: B. G. Deepa وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول ورقة البحث التقدم في تقنيات النمذجة التوليدية، وخاصة من خلال الشبكات التنافسية التوليدية (GANs)، التي مكنت من إنشاء وسائط اصطناعية واقعية للغاية تعرف باسم DeepFakes. بينما حفزت هذه التقنيات الابتكارات في مجالات متنوعة، فإنها تمثل أيضًا مخاطر كبيرة على الثقة الرقمية والخصوصية وسلامة المعلومات. تركز الدراسة على تطوير نموذج للكشف عن DeepFake باستخدام بنية…
-
نمط ضوضاء التركيز الاصطناعي من آبل: التوصيف والتطبيقات الجنائية
2026 | المؤلف: David Vázquez-Padín وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Information Forensics and Security | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يقوم المؤلفون بالتحقيق في نمط الضوضاء الاصطناعية الناتجة عن عدم التركيز (SDNP) الموجود في صور وضع البورتريه على آيفون، والذي يحاكي تأثير البوكيه. يسلطون الضوء على التداخل المحتمل لهذا النمط مع التحليلات الجنائية، خاصة في التحقق من مصدر الكاميرا باستخدام تقنيات عدم التجانس في استجابة الصورة (PRNU). يقدم البحث توصيفًا شاملاً لـ…
-
كشف التزييف العميق للفيديو باستخدام نموذج هجين CNN-LSTM-Transformer للتحقق من الهوية
2025 | المؤلف: Γεώργιος Πετμεζάς وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)إن انتشار تقنية الديب فيك يطرح تحديات كبيرة بسبب إمكانية إساءة استخدامها في إنشاء مقاطع فيديو مزيفة مقنعة. تقدم هذه الورقة نهجًا جديدًا لاكتشاف الديب فيك في الفيديو يجمع بين نماذج الشكل القابلة للتشكيل ثلاثية الأبعاد (3DMMs) مع بنية هجينة من CNN-LSTM-Transformer. يعزز هذا النموذج دقة الاكتشاف من خلال استخدام 3DMMs لاستخراج ميزات الوجه التفصيلية،…
-
كشف التزييف العميق باستخدام محولات الرؤية التلافيفية والشبكات العصبية التلافيفية
2024 | المؤلف: Ahmed Hatem Soudy وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتعلم العميق (DL) لاكتشاف التزييف العميق، حيث تتناول التحديات التي تطرحها زيادة تعقيد مقاطع الفيديو المزيفة. يتكون النظام المقترح من ثلاثة مكونات رئيسية: المعالجة المسبقة، والاكتشاف، والتنبؤ. تتضمن المعالجة المسبقة استخراج الإطارات، واكتشاف الوجه، والمحاذاة، وقص الميزات، باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاكتشاف ميزات الوجه المحددة مثل العيون والأنف. يتم…
-
كشف الفيديو العميق: التحديات والفرص
2024 | المؤلف: Achhardeep Kaur وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على المشكلة الاجتماعية المتزايدة التي تطرحها مقاطع الفيديو المزيفة العميقة، والتي يتم إنشاؤها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة تقنيات التعلم العميق. غالبًا ما يتم استغلال هذه الفيديوهات المعدلة من قبل جهات خبيثة لنشر معلومات خاطئة، مما يهدد الاستقرار السياسي والأمن والخصوصية الشخصية. تستعرض الورقة الطرق الحالية لاكتشاف مقاطع الفيديو المزيفة العميقة،…