الأبحاث ضمن الموضوع : الكشف الجنائي عن الوسائط الرقمية
-
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،…
-
الشبكات التنافسية التوليدية (GANs): مقدمة، تصنيف، متغيرات، قيود، وتطبيقات
2024 | المؤلف: Preeti Sharma وآخرون | المجلة: Multimedia Tools and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقدمات والتطبيقات لشبكات الخصومة التوليدية (GANs) عبر مجالات متنوعة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية، وتصميم العمارة، وتوليد الوسائط المتعددة. يبرز أهمية GANs في ضمان النزاهة البصرية، لا سيما في اكتشاف تزوير الوجوه، وهو أمر حاسم للحفاظ على المصداقية على منصات التواصل الاجتماعي. يناقش البحث ظهور أنواع مختلفة من…
-
طريقة جديدة للكشف عن التزييف العميق تعتمد على البلوكشين باستخدام نماذج التعلم الفيدرالي والعميق
2024 | المؤلف: Arash Heidari وآخرون | المجلة: Cognitive Computation | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول البحث التحدي المتزايد لملفات الفيديو المزيفة، التي تهدد مصداقية المحتوى الإعلامي بسبب التقدم في تقنيات التعلم العميق (DL). يقترح المؤلفون حلاً جديدًا يدمج التعلم الفيدرالي القائم على البلوكشين (FL) مع طرق معالجة الصور المتقدمة، باستخدام شبكات الكبسولة (CN) والشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لاستخراج الميزات وتحسين التعميم. الابتكار الرئيسي هو تقديم تقنية تطبيع البيانات لإدارة…