2024年4月，福州市某科技公司的法人代表郭先生遭遇了一起精心策划的AI换脸诈骗。诈骗分子制作了一个看似郭先生好友的视频，通过AI技术将好友的面部特征完美复制到另一个人的脸上。郭先生在接到这段视频后，由于视频中的人物表情和动作都非常自然，他没有怀疑其真实性。诈骗分子在视频中声称自己处于紧急情况，需要立即获得资金帮助。在信任和紧迫感的驱使下，郭先生在短短10分钟内将430万元转账给了诈骗分子指定的账户，造成了巨大的经济损失。
AI技术，尤其是最近的GAN和Difussion Model，能够创造出难以用肉眼辨识的虚假图片。这些图片的高仿真度使得它们在虚假宣传、非法取证、网络诈骗等场合被滥用的风险急剧上升，进一步加剧了社会对于图像真实性的质疑。
此外，AI技术的不当使用还可能导致个人身份信息的泄露和滥用。通过对个人照片、社交媒体动态和其他公开数据的分析，AI可以生成极为逼真的人脸图像，这些图像可能被用于身份冒充，对个人隐私和数据安全构成了严重威胁。面对这些挑战，社会除了必须提高警觉，加强信息安全教育，开发先进的AI造假检测技术，通过科技手段进行对抗也是极其必要的。
TextIn人脸伪造图像检测基于CNN+ViT技术框架实现，核心在于通过大批量不同来源、生成技术的Deepfake样本训练，提供随伪造技术同步成长的防伪手段。
目前，人脸伪造图像检测提供训练域内90%+识别准确率，并且通过强大的AI泛化性能，对从未见过的Deepfake技术生成的伪造人脸样本，也具备85%+的域外识别准确率。
人脸伪造图像检测和大部分TextIn产品一样，基于SaaS、私有化同步策略开发，用户可以直接在textIn官网在线体验，立刻对手边有问题的照片、截图进行识别分析。
一键免费试用 人脸伪造检测功能www.textin.com/market/detail/face_forgery_detection?from=jjfazh-renlian编辑
有一定自动化调用需求的用户，可以通过TextIn API型式接入SaaS服务，将其集成到任意工作流中，包括身份认证、视频会议、内容审核等，对人像进行实时分析，返回检测结果，并在存在风险时告警，以自动触发后续其他保护机制。
随着人工智能技术的飞速发展，Deepfake技术所带来的挑战和风险也日益凸显。然而，正如本文所展示的，技术的进步同样为我们提供了对抗这些风险的有力工具。TextIn人脸伪造图像检测技术的出现，正是这一对抗的典范。
在这个充满挑战与机遇的时代，TextIn人脸伪造图像检测技术不仅是技术的突破，更是对社会责任的承担。随着技术的不断进步和完善，TextIn人脸伪造检测技术将更加精准、更加智能，成为我们守护网络安全、保护个人隐私的坚强盾牌，创造更加安全、更加真实的数字世界。