合合信息“PS篡改檢測”技術對發(fā)票圖片進行檢測定位
2022年8月,上海浦東警方成功破獲一起偽造收銀條圖片套取商場積分、禮品的詐騙案件。犯罪嫌疑人通過社交媒體收集了大量的收銀條圖片,對圖片上的消費時間、金額等信息進行篡改,將其上傳至商場系統(tǒng)套取高價值禮品,累計案值超3萬元;
同年9月,安徽濉溪縣法院審結了一起利用修圖工具非法制造發(fā)票的案件。被告人張某在幫助其他車主購買車輛保險時,伙同他人對將車主的機動車銷售統(tǒng)一發(fā)票等資料進行圖片修改,非法制造出超過140萬元的發(fā)票,以此獲取保險的返利。
通常情況下,人眼能夠鑒定出來的偽造圖片多具有拼接痕跡、色差,或者字形字體與原圖相比有明顯的差異,若犯罪分子“藝高膽大”,也能做出以假亂真的圖片,因此,采用科技手段進行圖片鑒別是防范風險的必要方式。
據(jù)悉,傳統(tǒng)的圖像篡改檢測方法主要有基于Exif(可交換圖像文件格式)的信息判斷,基于圖像塊的分類方法,手工設計的圖像內(nèi)在特征統(tǒng)計等方法,在面對全局性的裁剪、調色處理,拼接組合、擦除篡改等組合式造假手法時,這些檢測方式在覆蓋面、精準度層面均存在可提升的空間。
針對現(xiàn)有檢測方法的不足,合合信息基于深度學習的圖像篡改檢測方法,推出了“PS篡改檢測”技術,能針對存在人眼幾乎不可見的“細粒度”視覺差異的偽造圖像進行篡改檢測及定位,在身份證檢測場景中,篡改檢測準確率超99%。
合合信息“PS篡改檢測”技術對身份證進行檢測定位
像素級掃描圖像,AI讓篡改檢測更精準
圖像篡改分為“全局篡改”和“局部篡改”,全局篡改包括修改圖片飽和度與對比度、增強顏色;局部篡改包括復制粘貼、拼接組合、擦除,例如卡證、票據(jù)的篡改,一般涉及到圖像上的部分字段、印章圖案等,屬于局部篡改。
據(jù)合合信息相關技術人員介紹,“PS篡改檢測”技術利用“多尺度特征提取模型”進行圖像篡改檢測及定位,讓AI準確識別出圖片篡改的不同類型并進行針對性的處理,提升識別精度和場景通用性。
近幾年來,受到疫情和數(shù)字化轉型需求的影響,機構和企業(yè)大多開通了遠程業(yè)務辦理服務,圖片文檔的種類、數(shù)量暴增,人工甄別耗時長、易遺漏,因欺詐帶來巨大的資金損失與潛在風險也“水漲船高”。目前,合合信息“PS篡改檢測”技術已被銀行、保險、制造業(yè)等多個行業(yè)引入。
合合信息“PS篡改檢測”技術對保險理賠材料進行檢測定位
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