伪造

摘要： 《中国现代神经疾病杂志》编辑部近期发现伪造本刊微信采编中心的非法行为,微信号码1025282431,昵称麦芽糖,伪造《中国现代神经疾病杂志》采编中心。该微信号以核对作者信息为由,请我刊作者添加其为微信好友,借以窃取相关信息甚至索取审稿费和版面费等,此举对我刊及广大作者、读者造成严重不良影响。

摘要： 《中国现代神经疾病杂志》编辑部近期发现伪造本刊微信采编中心的非法行为,微信号码1025282431,昵称麦芽糖,伪造《中国现代神经疾病杂志》采编中心。该微信号以核对作者信息为由,请我刊作者添加其为微信好友,借以窃取相关信息甚至索取审稿费和版面费等,此举对我刊及广大作者、读者造成严重不良影响。

摘要： 本文结合某核电站工程大宗采购物项的现场监督检查工作实践,分析了质量证明文件检查的重要性,梳理了质量证明文件的类别和内容要求,提出了文件检查的方法和重点。本文针对伪造材料质量证明文件的因素和特征进行分析,提出了监督检查的应对措施并取得良好效果。

摘要： 近期,我们发现有人伪造我刊网站、冒充我刊工作人员征稿,这种行为严重影响了我刊声誉,损害了作者利益!在此,我们严正声明:《中学语文教学参考》未授权任何机构或个人征稿及开展相关业务,所有与伪造网站或个人发生的业务及由此造成的损失,均与我刊无关。请各位作者投稿前认准真正的《中语参》、投稿邮箱及办公电话(详见目录版权页)。我刊将严肃追究伪造网站及个人的法律责任。

摘要： 近期,我们发现有人伪造我刊网站、冒充我刊工作人员征稿,这种行为严重影响了我刊声誉,损害了作者利益!在此,我们严正声明:《中学语文教学参考》未授权任何机构或个人征稿及开展相关业务,所有与伪造网站或个人发生的业务及由此造成的损失,均与我刊无关。请各位作者投稿前认准真正的《中语参》投稿邮箱及办公电话(详见目录版权页)。我刊将严肃追究伪造网站及个人的法律责任。

摘要： 《中国现代神经疾病杂志》编辑部近期发现伪造本刊微信采编中心的非法行为,微信号码jiayou1583,昵称知了,伪造《中国现代神经疾病杂志》采编中心。该微信号以核对作者信息为由,请我刊作者添加其为微信好友,借以窃取相关信息甚至索取审稿费和版面费等,此举对我刊及广大作者、读者造成严重不良影响。

摘要： 《中国现代神经疾病杂志》编辑部近期发现伪造本刊微信采编中心的非法行为,微信号码jiayou1583,昵称知了,伪造《中国现代神经疾病杂志》采编中心。该微信号以核对作者信息为由,请我刊作者添加其为微信好友,借以窃取相关信息甚至索取审稿费和版面费等,此举对我刊及广大作者、读者造成严重不良影响。

摘要： 近期,我们发现有人伪造我刊网站、冒充我刊工作人员征稿,这种行为严重影响了我刊声誉,损害了作者利益!在此,我们严正声明:《中学语文教学参考》未授权任何机构或个人征稿及开展相关业务,所有与伪造网站或个人发生的业务及由此造成的损失,均与我刊无关。

摘要： 随着人工智能的发展,深度伪造技术迅速兴起,已经发展为包括视频伪造、声音伪造、文本伪造和微表情合成等多模态视频欺骗技术,为国家安全带来很大冲击,这一领域的发展和动向值得高度关注。本文总结近年来国外国家安全部门、著名智库对深度伪造技术的研究和限制,概述深度伪造技术在网络空间与军事领域造成的影响,并介绍了国外如何检测并应对深度伪造技术。通过对于深度伪造技术发展趋势的综合分析,提出了一些认识与建议。

摘要： 目的 通过实验研究使用写字机器人伪造的签名字迹特征,减小文件检验鉴定中的错判风险.方法 以真实书写字迹为模板、使用市面上主流款式的写字机器人执不同种类书写笔进行书写,通过直接观察、显微观察、反射变换成像(RTI)方法 观察等方式比对手写字迹和机器人书写字迹的差异,归纳写字机器人伪造字迹的主要特征,总结出有效的检验鉴别方法.结果 通过研究发现写字机器人伪造签名笔迹的特点主要有起收笔为顿压笔,笔画出现细微的抖动歪曲现象,整体笔画笔压均匀,运笔生硬无笔势等.结论 目前写字机器人伪造签名字迹与真实手写字迹还有一定差异,使用反射变换成像(RTI)方法 观察能达到较好的检验效果.

摘要： 作者应用法医学知识,与其他侦技人员一起,及时识破了一起伪造的特大抢劫案,减轻了刑侦工作的压力,本文报道其现场勘查及识伪经过.

摘要： 本公开提供了一种伪造图像识别模型训练方法，包括从数据集中提取多张样本图像，对多张样本图像中识别目标区域进行定位并裁剪，得到多张训练图像；构建初始二分类模型；对于每一张训练图像，使用空间域特征提取模块从训练图像中提取得到空间域特征，使用自适应频域特征提取模块从训练图像中提取得到频域特征；使用特征融合模块融合多个空间域特征和多个频域特征，得到多个训练特征；使用特征映射模块将多个训练特征映射到特征空间中，得到多个特征点，将多个特征点输入分类器中，得到多个训练结果；以及基于多个训练结果及其标签监督训练初始二分类模型，得到伪造图像识别模型。此外，本公开还提供了一种应用该模型的伪造图像识别方法。

摘要： 提供了一种伪造样本检测模型的训练方法、伪造样本识别方法、装置、介质和设备，该训练方法包括：获取真实样本集和包括多种已知伪造类型的伪造样本的伪造样本集；重复执行以下步骤，直到预设条件：根据所述真实样本集，确定训练真实样本集和测试真实样本集；根据所述伪造样本集，确定元训练伪造样本集和元测试伪造样本集，所述元训练伪造样本集与所述元测试伪造样本集包括的伪造样本的伪造类型不同；采用所述训练真实样本集、元训练伪造样本集对所述伪造样本检测模型进行元训练，得到内层优化后的伪造样本检测模型；采用所述训练真实样本集、元测试伪造样本集对内层优化后的伪造样本检测模型进行元测试，得到外层优化后的伪造样本检测模型。

摘要： 本发明涉及用于防止伪造变造的磁产生装置以及利用该装置的防止伪造变造系统。根据本发明的用于防止伪造变造的磁产生装置(200)，包括产生磁场(B)的磁场产生单元(210)，以及通过磁场(B)用户可用肉眼确认防止伪造变造装置的反射光或透射光变化的识别部(220)。

摘要： 本发明提供一种人脸伪造检测模型构建方法、人脸伪造检测方法和装置，其中，人脸伪造检测模型构建方法包括：确定第一伪造检测模型，第一伪造检测模型用于提取第一样本人脸图像的多种候选特征，并基于多种候选特征及其权重，对第一样本人脸图像进行伪造检测；基于多种候选特征的权重，从多种候选特征中确定目标特征；构建基于目标特征进行伪造检测的第二伪造检测模型；基于第二样本人脸图像及其真伪标签，对第二伪造检测模型进行训练，得到人脸伪造检测模型，不仅保证了模型的优良性能，还缩减了模型规格，克服了传统方案中判别伪造信息耗时费力，且无法获知不同候选特征协同分析的作用的缺陷，精进了后续基于人脸伪造检测模型的人脸伪造检测过程。

摘要： 本发明特别涉及一种音视频伪造同步方法及其构成的伪造系统，其中音视频伪造同步方法，包括如下步骤：按照预设时间对伪造视频进行分段，对每个分段时间内的多帧图像进行处理得到该时间段的唇形特征；提取伪造音频对应时间段内的语音特征；根据唇形特征和语音特征的匹配概率确定唇形‑语音匹配点；根据唇形‑语音匹配点对伪造视频和伪造音频进行对齐。根据这唇形特征和语音特征去进行匹配，从而确定匹配点，根据匹配点进行对齐就能方便的实现伪造音视频整体的对齐，匹配点和对齐的过程是可以持续进行的，每寻找到匹配点即可进行一次对齐，因此该对齐方法时效性强，非常适用于远程视频会议、直播等场景。

摘要： 本公开提供了一种伪造图像识别模型训练方法，包括从数据集中提取多张样本图像，对多张样本图像中识别目标区域进行定位并裁剪，得到多张训练图像；构建初始二分类模型；对于每一张训练图像，使用空间域特征提取模块从训练图像中提取得到空间域特征，使用自适应频域特征提取模块从训练图像中提取得到频域特征；使用特征融合模块融合多个空间域特征和多个频域特征，得到多个训练特征；使用特征映射模块将多个训练特征映射到特征空间中，得到多个特征点，将多个特征点输入分类器中，得到多个训练结果；以及基于多个训练结果及其标签监督训练初始二分类模型，得到伪造图像识别模型。此外，本公开还提供了一种应用该模型的伪造图像识别方法。

摘要： 公开了一种指纹识别技术。更具体地，本发明的实施方式提供了一种伪造指纹识别装置和用于驱动该识别装置的方法。根据该装置和方法，施加交流电压以读取指纹使得指纹被识别，并且当通过施加交流电压而产生的TX超声信号或RX超声信号的频率变化时，进行指纹是活体的还是伪造的的物理认证。因此，该装置和方法可以用于准确地识别指纹是活体的还是伪造的，并且从而有效地防止了当伪造指纹被认证时造成的有害影响。

摘要： 提供了一种伪造样本检测模型的训练方法、伪造样本识别方法、装置、介质和设备，该训练方法包括：获取真实样本集和包括多种已知伪造类型的伪造样本的伪造样本集；重复执行以下步骤，直到预设条件：根据所述真实样本集，确定训练真实样本集和测试真实样本集；根据所述伪造样本集，确定元训练伪造样本集和元测试伪造样本集，所述元训练伪造样本集与所述元测试伪造样本集包括的伪造样本的伪造类型不同；采用所述训练真实样本集、元训练伪造样本集对所述伪造样本检测模型进行元训练，得到内层优化后的伪造样本检测模型；采用所述训练真实样本集、元测试伪造样本集对内层优化后的伪造样本检测模型进行元测试，得到外层优化后的伪造样本检测模型。

摘要： 本发明公开了一种区分伪造来源和目标区域的copy‑move型伪造图像检测方法。该方法包括：构建包含生成网络和判别网络的条件生成对抗网络并以满足设定损失函数为优化目标进行训练，其中，在训练过程，生成网络的输入是给定的RGB图像，输出是标识出图像原始区域、伪造来源区域和伪造目标区域的检测结果，将给定图像和生成网络的输出作为假图像对并将给定图像和其对应的ground truth作为真图像对一起输入到判别网络；将经训练的生成网络作为检测copy‑move型伪造图像的检测器，以待检测的RGB图像作为输入，获得图像检测结果。本发明能够有效区分经篡改图像的伪造来源区域和伪造目标区域，并提高了检测效率。

摘要： 本发明涉及一种用于防止伪造、假冒或重复使用的结构，所述结构包括：金属层；光转换图案层，包括多个光转换纳米颗粒，所述光转换图案层形成在所述金属层上；金属图案层，放置在所述金属层和所述光转换图案层上；以及粘合剂膜，放置在所述金属图案层上。因此，根据本发明的用于防止伪造、假冒或重复使用的结构允许通过红外光照射而可以容易地用眼睛识别出指示正品的图案，并且在由于拆卸包装容器而导致的结构变形之后根本不无法重新组装，从而防止伪造、假冒或重复使用。