“万物皆可修图”?“PS篡改检测”让反诈精确到“像素级”
随着电子设备和图像处理软件的普及,修改图片的门槛和成本变得越来越低,“万物皆可PS”的口号在社交媒体上成了一句调侃的话语,却被少数人“当真”,用篡改图片的方式来进行违法获利。近期,合合信息“PS篡改检测”技术优化上线,可快速定位图片文档篡改位置,守护公众和企业的财产安全。
(相关资料图)
洗钱、骗保、薅羊毛,“修图”惹祸肉眼难断
PS等修图软件发明的初衷,本是为了增强或美化图片呈现效果,给人们以更好的视觉观感,却被不法分子钻了空子。例如在银行远程开户时,用户提交的个人身份证件上的姓名、生日、出生地点等关键信息被篡改,会导致洗钱、欺诈风险;在保险理赔业务中,病历、门诊发票、住院费用明细、检查报告、维修费发票等各类材料的造假更是屡见不鲜。
2022年8月,上海浦东警方成功破获一起伪造收银条图片套取商场积分、礼品的诈骗案件。犯罪嫌疑人通过社交媒体收集了大量的收银条图片,对图片上的消费时间、金额等信息进行篡改,将其上传至商场系统套取高价值礼品,累计案值超3万元。
同年9月,安徽濉溪县法院审结了一起利用修图工具非法制造发票的案件。被告人张某在帮助其他车主购买车辆保险时,伙同他人对将车主的机动车销售统一发票等资料进行图片修改,非法制造出超过140万元的发票,以此获取保险的返利。
图说:“PS篡改检测”技术对保险理赔材料进行检测定位
通常情况下,人眼能够鉴定出来的伪造图片多具有拼接痕迹、色差,或者字形字体与原图相比有明显的差异,若犯罪分子“艺高胆大”,也能做出以假乱真的图片,因此,采用科技手段进行图片鉴别是防范风险的必要方式。
据悉,传统的图像篡改检测方法主要有基于Exif(可交换图像文件格式)的信息判断,基于图像块的分类方法,手工设计的图像内在特征统计等方法,在面对全局性的裁剪、调色处理,拼接组合、擦除篡改等组合式造假手法时,这些检测方式在覆盖面、精准度层面均存在可提升的空间。
针对现有检测方法的不足,合合信息基于深度学习的图像篡改检测方法,推出了“PS篡改检测”技术,能针对存在人眼几乎不可见的“细粒度”视觉差异的伪造图像进行篡改检测及定位,在身份证检测场景中,篡改检测准确率超99%。
像素级扫描图像,AI让篡改检测更精准
图像篡改分为“全局篡改”和“局部篡改”,全局篡改包括修改图片饱和度与对比度、增强颜色;局部篡改包括复制粘贴、拼接组合、擦除,例如卡证、票据的篡改,一般涉及到图像上的部分字段、印章图案等,属于局部篡改。
据合合信息相关技术人员介绍,“PS篡改检测”技术利用“多尺度特征提取模型”进行图像篡改检测及定位,让AI准确识别出图片篡改的不同类型并进行针对性的处理,提升识别精度和场景通用性。
近几年来,受到疫情和数字化转型需求的影响,机构和企业大多开通了远程业务办理服务,图片文档的种类、数量暴增,人工甄别耗时长、易遗漏,因欺诈带来巨大的资金损失与潜在风险也“水涨船高”。目前,合合信息“PS篡改检测”技术已被银行、保险、制造业等多个行业引入。
公开资料显示,合合信息“复杂场景文档图像识别与理解关键技术及应用”项目被中国图象图形学学会科技成果鉴定会委员认为“在复杂场景文档图像识别与理解技术方面取得了创造性的成果,并具有自主知识产权,整体技术达到国际先进水平”。
新民晚报记者 金志刚
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