因此本文提出了一个全新的基准 Q-Bench，专门为测试多模态语言模型在 low-level 计算机视觉任务中的性能而设计。此基准集中于三个主要领域：感知（A1），描述（A2）和评估（A3）。...我们定义了一个基准流程，用于评估多模态大模型的 low-level 描述能力，其中包括一个包含 499 张图像的 LLDescription 数据集，其中包含由专家标注的长篇的黄金质量描述，以及通过 GPT...为了评估精确的质量评估能力，我们提出了一种统一的基于 softmax 的质量预测策略，适用于所有多模态大模型，基于它们的概率输出。...我们提出了一个基于 Softmax 的评估策略，将多模态大模型输出形容词的概率提取出来利用 softmax 来量化为质量分数。 我们也提供了一个简单的伪代码实现，仅9行，可适用于各种多模态大模型。...结论 在这项研究中，我们构建了 Q-Bench，这是一个用于检验多模态大模型在 low-level 视觉能力方面的进展的基准。
对图像的篡改和伪造简单易行且难以通过肉眼鉴别，目前已有部分别有用心的人对数字图像进行恶意伪造和篡改，并用于行政报表合同作假，转账记录、交易记录、聊天记录、身份伪造、医学、虚假新闻等扰乱经济秩序社会秩序等领域...接着，将这些特征组合成一个特征向量，用于表示该小块的特征。然后，利用马尔科夫随机场模型对这些特征进行建模描述图像中像素之间的相互关系，从而检测出图像中的篡改区域。...三、基于深度学习的图像篡改检测方法3.1、基于Fisher编码和SVM模型的方法基于Fisher编码和SVM模型的篡改图像检测方法是一种常用的图像篡改检测方法，其提取真实图像和伪造图像数据集对应的颜色通道特征...使用测试数据集的图像来测试拟合的SVM模型的准确性。...3.2、 基于局部异常特征检测的Mantra-Net方法ManTra-Net方法由两个子网络组成，即创建统一特征表示的图像处理-跟踪特征提取器和直接定位伪造区域的局部异常检测网络(LADN)，从局部特征与其引用到伪造标签之间的差异中学习决策函数映射
伪造人像视频生成技术给社会带来了新的威胁，例如利用逼真的伪造图像和视频进行政治宣传、名人模仿、伪造证据以及其他与身份有关的操作。...定义完 PPG 单元后，研究者展示了其主要假设：将 deepfake 生成器的残差投影到生物信号空间，可以创造一个独特的模式，并用于检测 deepfake 背后的源生成模型。...研究人员在不同的设置上进行训练和测试：1）训练集中没有真实的视频；2）PPG 单元中没有功率谱；3）没有生物信号；4）使用全帧而不是面部 ROI，其中 ω = 64，FF 数据集分割设为常数。...使用前述设置，用不同的窗口大小 ω = {64, 128, 256, 512} 帧来测试该论文提出的方法。结果参见下表 4： ?...为了证明该论文提出的方法可以扩展到新模型，研究人员将 FF 设置与单个生成器数据集 CelebDF 相结合并重复分析过程。
此资料库包含CleverHans的源代码，CleverHans是一个Python库，用于将机器学习系统中的漏洞与对抗性示例进行对比。 您可以在随附的博客上了解有关此类漏洞的更多信息。...设置CleverHans 依赖关系 这个库使用TensorFlow来加速许多机器学习模型执行的图形计算。因此，安装TensorFlow是一个前提条件。.../cleverhans 目前支持的设置 尽管CleverHans可能可以在许多其他配置的机器上工作，但我们目前在Ubuntu 14.04.5 LTS（Trusty Tahr）上使用Python {2.7,3.5...}和TensorFlow {1.8,1.12}对其进行了测试。...GitHub问题跟-踪-器只用于报告错误或发出功能请求。 贡献 欢迎贡献！
与专注于人类脸部视频的深度伪造视频数据集[20, 21, 22]不同，GenVideo涵盖了广泛的场景内容和运动变化，紧密模拟了各种实际设置中视频生成模型所提出的真实世界认证挑战。...这种结构有助于覆盖更广泛的生成内容，并在更大规模上制作伪造视频。GenVideo中的训练（分别测试）集包含总计（分别）个视频片段，包括（分别）个真实视频和（分别）个伪造视频。...伪造视频主要来源于两部分：第一部分来自Evalcrater基准[15]，用于评估不同生成模型的时序平滑性、质量等指标。...，这些模型被用于识别和分析这些操作产生的结构伪影。...训练设置。 如表2所示，作者展示了针对多对多和一对多泛化任务的不同模型训练参数设置。
此资料库包含CleverHans的源代码，CleverHans是一个Python库，用于将机器学习系统中的漏洞与对抗性示例进行对比。 您可以在随附的博客上了解有关此类漏洞的更多信息。...设置CleverHans 依赖关系 这个库使用TensorFlow来加速许多机器学习模型执行的图形计算。因此，安装TensorFlow是一个前提条件。 你可以在这里找到说明。.../cleverhans 目前支持的设置 尽管CleverHans可能可以在许多其他配置的机器上工作，但我们目前在Ubuntu 14.04.5 LTS（Trusty Tahr）上使用Python {2.7,3.5...}和TensorFlow {1.8,1.12}对其进行了测试。...GitHub问题跟-踪-器只用于报告错误或发出功能请求。 贡献 欢迎贡献！
这种机制就可以在被利用于use after free(简称uaf)的情形中....当然,这个地址也可以是堆地址,只要可控(因为我们至少要伪造好size字段来逃过检查)....那是因为我们伪造的堆块的fd指针位置刚好是这个地址的值.可以查看一下内存: ? 当然这不是我们刻意设置的....翻译: 前两句忽略 (- , -) 这个技术可以被用于当你在一个已知区域内(比如bss段)有一个指针,并且在这个区域内可以调用unlink的时候....因此,我们设置fake chunk的size字段为chunk0_[-3]:0x00000000(关于这里可能有人看不明白,我在后面细讲.) ...
二、方法介绍 如图 3 所示，基于身份空间约束的换脸鉴别框架主要包含两个部分：身份语义编码器和主干网络，前者被用于构建空间约束金字塔来引导主干网络更好地捕捉与身份信息关联度更紧密区域的鉴伪线索，后者被限制将注意力集中在与身份相关的区域上...然后，ISE 在鉴别训练中被冻结，并施加身份空间约束来使得鉴别模型更加关注身份特征关联性更显著的区域，减少对不良线索的过拟合。...所有数据集上的同源测试 AUC 百分数（用斜体数字标出）均达到了 99%，这充分说明了引入身份空间约束降低主干网络对与具体造假模型关系紧密的鉴伪线索的依赖不会损害主干网络原本优异的检测性能。 ...表 1 引入身份空间约束和不同主干网络结构在交叉测试中的性能（AUC%）： 四、总结 综上所述，利用参考人脸图像引入身份空间约束辅助普通卷积网络分类器提升针对未知伪造人脸合成模型的泛化能力的方法具备充分的合理性...检测框架提升了针对未知伪造人脸图像合成模型的泛化能力，性能超过其他检测方法。
这种机制使模型能够更加关注由查询解码器生成的感兴趣区域，提高了模型识别的准确性，并加快生成模型的解码速度。文章中还设计了多个针对性的预训练任务，以增强模型对图片内容理解和区域感知能力。...本文通过大量的实验证明了所提出的CPL方法在OW-DFA基准测试上的优越性，有效促进了深度伪造溯源任务的可解释性和安全性，并对深度伪造检测领域有着积极影响。...例如，我们的模型在训练/测试 1:1 和 1:3设定下，相较最先进的 BezierPalm通过率提高了 5% 和 14% @FAR=1e-6。...为了验证所提出的方法，我们使用类增量和任务增量设置在四个不同的基准上进行了广泛的实验，其中性能的飞跃和彻底的消融研究证明了我们建模策略的有效性和效率。...为了解决这些问题，我们提出了自定位辅助网络（SLAN），用于视觉语言理解任务，无需任何额外的目标数据。SLAN 由区域过滤器和区域适配器组成，用于根据不同文本定位感兴趣的区域。
印章擦除使用图像分割技术（如U-Net模型）精准检测印章区域，并通过生成对抗网络（GAN）进行内容补全，恢复被遮盖的文字内容。2. 通用文字识别（OCR）通用OCR的核心在于文本区域的检测与识别。...通过以下技术链条实现高效识别：文本检测CTPN（Connectionist Text Proposal Network）：基于深度学习的文本检测框架，可快速检测出文档中的文本区域，尤其适用于非规则排布的文字...单元格分割通过改进的Mask R-CNN模型，对表格中的单元格区域进行语义分割，并利用位置编码技术关联单元格内容与其表头含义。...特定字段提取针对身份证、营业执照等固定格式文档，使用基于位置的字段提取模型，结合模板预设与自适应学习技术，快速抓取姓名、编号、金额等关键信息。5....印章内容提取基于CRNN的文字识别模型，结合印章形状约束，对印章内部文字进行精准提取。伪造检测通过分析印章纹理和边缘特征，与政务单位预留印章样本比对，实现伪造印章的智能识别。6.
本文解决基于重建的图像 AD 方法的两个关键问题，即模型适应性和重建差异性。前者将 AD 模型概括为处理广泛的对象类别，而后者为定位异常区域提供了有用的线索。...方法核心是一个无监督的通用模型，称为 Metaformer，利用元学习模型参数来实现高模型适应能力和实例感知注意力来强调用于定位异常区域的焦点区域，即探索 这些感兴趣区域的重建差距。...由于伪造图像的修图过程需要抑制篡改伪影并保留结构信息，可视为图像风格变换，本文提出一种假到真变换的“生成器GT” ；为了检测篡改区域，还提出一种基于多解码器单任务策略的定位“生成器GM” 。...实验表明指纹解决方案（ 1 ）适用于各种前沿生成模型，（ 2 ）导致生成质量的副作用可以忽略不计，（ 3 ）对图像级和模型级的扰动保持鲁棒性，（ 4 ）难以被对手检测到，（ 5 ）将深度伪造的检测和归属转换为琐碎的任务...虽然它们可能多是娱乐之用，但也可能被滥用于伪造演讲和传播错误信息。 检测伪造的数据已产生一些方法、以及数据集，而音频（如合成语音从文本到语音或语音转换系统）和关联的视频音频模式则一直相对匮乏。
该公司通过自研的AI算法，能够实现对图像、视频篡改区域的精确识别，并具备较强的跨域泛化能力，适应不同场景下的伪造检测需求。...该模型在低误检率的基础上实现了高检出率，能够精准地识别篡改区域。●人脸鉴伪检测：合合信息还推出了人脸鉴伪检测技术，专门针对深度伪造人脸的识别与验证，广泛应用于人脸识别系统、视频监控和社交平台等场景。...1.6 公开数据集与性能评估随着视觉内容安全领域的不断深入，公开数据集和性能评估标准日益完善。特别是图像篡改的公开数据集呈爆发式增长，为研究者提供了丰富的测试数据，推动了模型性能的不断提升。...●DocTamper数据测试集：在文档图像篡改检测领域，基于DocTamper测试集的评估，系统的IoU（Intersection over Union）最高可达0.89，展示了检测精度的提升。...●ForgeryGPT： 在伪造图像检测领域，ForgeryGPT成为一种新兴的解决方案。其工作原理是通过使用小模型首先定位篡改区域，然后通过大模型进一步分析该区域并通过自然语言解释异常。
现有AI-合成的人脸伪造方式可以分为以下三种： face swap：将视频中出现的人脸替换为其他人的脸，一般对整个面部进行对齐和替换 lip-sync：使得视频中的人物口型按照既定音频变化，一般仅伪造目标的唇部区域...puppet-master：使视频中人物做出给定的面部表情，包括头部运动，一般需要对视频中人脸建立3D模型，并对唇部区域进行伪造 对图像和视频进行认证是一个悠久的话题，有大量的文献提出各种各样的方式。...本文发现不同人在说话时，面部表情和头部运动存在明显的模式差异。而在上述的三种伪造方式中都对这种模式造成了破坏（即视频中的人脸区域发生了篡改，导致人物说话时面部表情和头部运动的模式与人物身份不相符）。...其中lip-sync类型的视频，伪造检测的准确度较低，AUC分别为0.83和0.93，这可能是因为与其他伪造方式相比，lip-sync只篡改了嘴部区域。因此，许多面部表情和动作被保存在这些虚假视频中。...测试结果显示不同的语境对测试结果有较大的影响，尤其是当说话者没有面对镜头的时候，这种运动单元的可靠性会大大降低。作者也提出扩大训练数据集、寻找更加鲁班的模式特征等方式以进一步改进模型效果。
该框架可以应用于各种图像处理方法，包括基于深度学习的伪造方法。...通过这些组件和训练阶段，TruFor框架能够在各种图像伪造方法中实现可靠的检测和定位。 模型输出包括以下三个部分： 1....全局完整性得分（Global Integrity Score）：该得分表示图像的整体真实性，用于自动图像伪造检测。 2....异常定位图（Anomaly Localization Map）：该图表示图像中可能存在伪造的区域。通过分析异常定位图，用户可以识别被篡改的区域。 3....置信度图（Confidence Map）：该图突出显示了异常定位图中可能存在误报的区域。通过分析置信度图，用户可以区分异常定位图中的真实伪造区域预测和随机异常。
这些伪造的客户端结构体提供了一些方法，可以用于在测试中模拟对Kubernetes集群中NetworkingV1beta1资源的操作： Ingresses：用于模拟对Ingress资源的操作，如创建、更新...RESTClient：这是一个伪造的RESTClient方法，用于发送HTTP请求并返回伪造的响应。它可以用于模拟与集群的通信，以进行单元测试。因为它是伪造的，所以实际上并不会发送真正的请求。...总之，fake_networking_client.go文件提供了用于测试NetworkingV1beta1资源操作的伪造客户端结构体和方法，方便在没有实际集群的情况下进行单元测试。...这些结构体和函数的作用如下： FakeBatchV1beta1结构体提供了伪造的BatchV1beta1客户端，用于在测试中模拟与Kubernetes API的交互。...总之，fake_batch_client.go文件中的结构体和函数是client-go项目中用于测试的伪造客户端，通过模拟与Kubernetes API的交互，帮助开发者编写单元测试。
电子邮件伪造 电子邮件伪造是指发送者故意篡改邮件头部信息，以使邮件看起来似乎是来自另一个人或组织的行为。这种行为可能用于欺骗、诈骗、垃圾邮件发送等目的。以下是一些常见的电子邮件伪造技术。...以下是一些常见的伪造方法： SMTP的服务器认证用户名与Mail From字段不同，从而进行伪造 SMTP协议允许发送方在与SMTP服务器进行身份验证时使用一个用户名，而在发送邮件时使用不同的邮件地址...（包含在邮件的"Mail From"字段中）。...利用未设置SPF或者SPF配置错误 SPF（Sender Policy Framework）是一种用于验证电子邮件发送者身份的协议，旨在防止电子邮件地址伪造和垃圾邮件。...通过使用大量已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件样本进行训练，机器学习模型可以学习识别垃圾邮件的模式和特征，并在未知邮件上进行分类。
1.设置为属性。 2.获取属性。 二、设置属性，需要设置n多个属性，这n多个属性是否占用资源，与csv文件比较有什么有优劣？ 1.对比csv文件。 2.保存响应到文件，可以直接保存为csv文件吗？...三、现在的数据来源是项目的数据库中来的，有没有其它方式生成账号？ 一、从项目的mysql数据库中，获取数据，保存了几份数据？ 从上篇文章中的场景，可以看到：高级性能测试系列《26....=====可以去做最传统的csv数据文件设置的原始数据文件。 sqlite数据库中的这份数据，如何做性能测试？...sqlite数据库中的这份数据可以用于性能测试。 二、设置属性，需要设置n多个属性，这n多个属性是否占用资源，与csv这份数据比较，有什么有优劣？...我注册一批账号，这批账号，在被测项目的数据库中存在，那么就可以用于后续的登录相关的测试。 这批账号，又在我本地的sqlite中保存了一份，以后我要用，我直接从本地数据库中取出来就可以用。
研究者尝试把基于该数据库训练得到的模型用于真实合成图，效果很差。...给定真实图片 ，去除图片上的所有阴影得到 ，然后选定一个前景物体，把它的阴影区域替换为 对应的区域，得到一张伪造合成图 ，通过这种方式获得成对的合成图 和目标图 。...除了重构损失，研究者也使用条件判别器迫使生成的前景阴影掩码和生成的目标图更加真实。 实验结果 研究者首先在 DESOBA 测试集上验证模型的性能。...由于 DESOBA 数据集是伪造合成图，为了验证在真实合成图上的效果，研究者制作了 100 张真实合成图并测试不同的方法。...DESOBA 测试集上的更多结果和真实合成图上的更多结果请参见论文和附录。 最后，研究者展示模型输出的一些中间结果，以便于理解模型。
/home/jovyan 目录用于放置希望持久化的各种数据，例如选手的代码、运行所需的第三方库等等。...同一个邮件经常涉黄，则其他的也可以定义为相同的类别 同时补充一句，作者花了很长时间去测试最终的类别，最后测试是五个类别。...如果有多个From字段，则很有可能是伪造邮件；如果只有一个From字段，含有多个邮箱，也有可能是伪造邮件；如果只有一个From字段，并且From字段只有一个邮箱，但如果这个邮箱与smtp.mail的邮箱不相同...请注意：检测模型不允许使用第三方威胁情报，检测系统必须能够离线运行。 ---- 2.解题方法 本题我们主要根据实际经验，选取重要字段，基于规则来构造检测模型，筛选威胁邮件。...钓鱼邮件的发件人地址经常会进行伪造，比如伪造成本单位域名的邮箱账号或者系统管理员账号。”
HTML表单 HTML 表单用于搜集不同类型的用户输入。 表单是一个包含表单元素的区域。...表单使用表单标签 来设置: input elements HTML 表单 - 输入元素 多数情况下被用到的表单标签是输入标签（）。...，其实呢，这个请求是那个恶意网站伪造的。...修改项目中的urls.py 把新定义的app加到settings.py中的INSTALL_APPS中 测试： ? 输入正确的用户名和密码： ? 反之： ?...这里只是为了完成需求，不考虑网页的显示的效果！233 注意：测试之前需在终端打开服务器python manage.py runserver 8001(端口号默认是8000，也可以选择不设置！)
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