近日,奇富借条(原360借条)母公司奇富科技的一篇研究论文《SFE-Net:利用基因选择性表达的生物学原理改进深度学习网络中的特征选择》成功被ICASSP2025学术会议收录。ICASSP作为信号处理领域的顶级学术会议,汇聚了众多AI研究者的目光,其收录意味着奇富科技在深度学习领域的研究得到了广泛认可。
奇富科技的智能语音团队从生物系统的细胞活动中汲取灵感,针对特征选择问题,提出了一种全新的网络架构——SFE-Net。该网络巧妙地借用生物基因选择性表达的原理,将特征优先级动态调整机制引入深度学习框架,从而在多模态应用中展现出极大的潜力,尤其是在DeepFake检测方面。
随着人工智能生成式模型的普及,深度伪造技术的复杂性逐渐提高,这对社会的信任体系、个人隐私和信息真实性造成了严重威胁。针对这些挑战,传统的机器学习模型往往难以应对静态特征表示的局限。而奇富科技通过对现有的DeepFake算法(如FaceSwap、Face2Face等)的深度分析,推导出了新颖的深度特征表征,从而为SFE-Net的开发奠定了基础。
SFE-Net能够根据输入的深度伪造特征动态调整特征优先级,选择性地增强关键特征,减少无关或误导性线索对检测的影响。研究结果表明,该模型的有效性令人振奋:SFE-Net在跨数据集场景中展现出较强的泛化能力,且在所有测试数据集中其平均AUC值从之前的0.767显著提升至0.795,准确率的提升进一步验证了其在特征提取技术上的独特优势。
传统的检测方法在面对黑灰产业的深度伪造技术时显得力不从心,奇富科技研发的SFE-Net不仅具备强大的普适检测能力,还能够融合多种特征,实现精准识别。其在多个数据集测试中展现出的高准确率,给平台监管和执法部门提供了强有力的技术支持,帮助清理虚假信息,打击黑灰产业的源头。
奇富科技始终致力于运用顶尖技术捍卫用户权益,SFE-Net的成功研发标志着其在多模态安全技术领域的深入探索和创新。随着未来的进一步发展,该技术将在反欺诈与反黑灰产实践中显现出更大的潜力,有望提升对欺诈行为的识别能力,为建设安全的数字化空间做出贡献。
展望未来,奇富科技将继续关注人工智能领域的新发展,探索应用创新,抵御数字风险,为用户权益保护及数字社会的和谐稳定贡献更多力量。通过采用尖端的深度学习技术,奇富科技不仅推动了自身的发展,也在整个行业内形成了重要影响力,体现了人工智能技术在社会治理和个人信息保护方面的巨大潜力。
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