标签： 1.5测评

CodeBERT实战揭秘：如何用预训练模型高效挖掘代码漏洞

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在软件安全领域，代码漏洞检测始终是攻防对抗的前沿阵地。传统静态分析工具普遍存在误报率高、上下文理解能力弱的问题，而基于深度学习的CodeBERT模型为解决这一难题提供了全新思路。本文将从实战角度深入解析如何构建基于CodeBERT的智能检测系统，并分享在工业级代码库中的优化经验。一、CodeBERT

破解数字时代的“基因密码”：GAN指纹识别技术如何成为AIGC内容检测的终极武器

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在生成式人工智能（AIGC）内容呈指数级增长的今天，由GAN模型生成的虚假图像、视频已对社会信任体系构成严峻挑战。近期一项针对社交平台的抽样调查显示，超过38%的热门视觉内容存在AI生成嫌疑，而传统检测方法的误报率高达26%。在这场攻防战中，基于GAN指纹识别的技术突破正在重构内容检测的游戏规则——

语音克隆攻防战：如何用Whisper+GAN构建深度伪造防火墙

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在人工智能技术突飞猛进的今天，语音克隆攻击已从实验室走向现实战场。根据某安全实验室2023年的监测数据，深度伪造语音攻击事件同比增长317%，其中金融诈骗类案件占比达45%。这场无声的战争正在重塑数字世界的信任体系，而由Whisper语音模型与生成对抗网络（GAN）构建的检测系统，正成为对抗深度伪造

生成式AI攻防战升级：Deepfake检测核心技术突破与实战架构解析

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在数字内容创作进入生成式AI时代的今天，Deepfake技术引发的信任危机已从娱乐领域蔓延至金融、司法等关键行业。2023年全球发生的深度伪造欺诈案件造成超过42亿美元经济损失，这一数字较上年激增278%。面对持续进化的生成式AI攻击手段，传统的检测技术体系正经历颠覆性重构。本文将从技术原理层面对抗

深度伪造检测：解析GAN与扩散模型的对抗博弈与技术破局

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在人工智能技术高速发展的今天，生成对抗网络（GAN）与扩散模型（Diffusion Models）已成为深度伪造内容生产的核心工具。从换脸视频到虚构语音，这些技术对社会信任体系构成严峻挑战。本文将从技术原理、检测难点及防御策略三个层面，系统剖析当前深度伪造攻防对抗的技术脉络。 ...

生成式AI安全攻防战：从Prompt注入到模型投毒的深度防御体系

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随着生成式AI技术在各领域的广泛应用，其面临的安全威胁已从理论风险演变为实际攻击。本文针对两类核心攻击手段——Prompt注入攻击与模型投毒攻击，构建了一套覆盖全生命周期的防御体系，并给出可落地的技术实施方案。 一、Prompt注入攻击的技术本质与防御架构 1. 攻击机理深度解析 ...

揭秘Stable Diffusion图像检测核心技术：从频域到对抗攻防的全链路解析

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随着生成式AI技术的爆发式发展，Stable Diffusion等图像生成模型已经能够输出以假乱真的视觉内容。这对数字内容安全、版权保护等领域构成了严峻挑战。本文将从技术原理层面深入剖析生成图像的鉴别特征，并提出一套包含信号分析、模式识别和对抗防御的多维度检测体系。 ...

AI安全攻防战：解密对抗生成网络的致命诱惑与生存法则

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在人工智能技术快速迭代的浪潮中，对抗生成网络（GAN）犹如一把淬火双刃剑，既能为医疗影像合成开辟新路径，也能在毫秒间伪造出以假乱真的总统演讲视频。这场没有硝烟的战争正在重塑数字世界的信任根基，本文将从技术本质出发，揭示对抗攻击的底层逻辑，并构建多维防御体系。 一、对抗网络的基因解码 1.1...