万物皆可修图？合合信息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＂遂成为一些人的口头禅，甚至被少数心存歹念者使用——用篡改图片的方式来进行违法获利。
　　为守护公众和企业的财产安全，近日，静安知名人工智能及大数据科技企业合合信息公司特地对拥有自主知识财权的＂PS篡改检测＂技术进行了优化上线，该技术可快速定位图片文档篡改位置，从而让反诈骗精确到＂像素级＂。
　　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。
　　如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。
　　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
　　据合合信息公司专业技术人员介绍，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。
　　合合信息公司的＂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。