Die Deepfake-Erkennungstechnologie hat eine Genauigkeit von über 90 % erreicht und ist damit führend beim Betrugsbekämpfungspionier! [Anbei finden Sie die Beobachtungskarte der AIGC-Industrietechnologie-Strecke]

Schauen Sie sich die Grenze an

Auf der International Consumer Electronics Show (CES) 2024 stellte das Antiviren-Softwareunternehmen McAfee Corp. seine auf künstlicher Intelligenz basierende Deepfake-Audio-Erkennungstechnologie (Deepfake) vor – Project Mockingbird.

Mit der Entwicklung der KI-Technologie wird das Internet mit einer großen Anzahl von durch KI synthetisierten Audio- und Videodaten überflutet, und es ist schwierig, die Authentizität der Informationen zu erkennen. Kriminelle nutzen es, um die öffentliche Meinung zu betrügen und zu manipulieren.

McAfees „Project Mockingbird“-Technologie integriert auf intelligente Weise KI-basierte Kontextanalyse, Verhaltensmerkmalserkennung und Klassifizierungserkennungsmodelle, um Audioclips, die von KI in Videos generiert werden können, genau zu lokalisieren und zu identifizieren. Derzeit liegt die Genauigkeit dieser Technologie bei bis zu 90 % und sie ist in der Lage, in böswilliger Absicht erstellte „billige Fake“- oder Deep-Fake-Inhalte zu erkennen und zu schützen.

Konkret: Benutzer müssen nur Audio oder Video in das Modell eingeben, und das Klassifizierungsmodell bestimmt anhand der Audio- und Videodaten, ob der analysierte Inhalt zu bestimmten vordefinierten Kategorien gehört, und kann die Startposition des gefälschten Audios bestimmen und markieren das geschmiedete Teil.

Chief Technology Officer Steve Grobman betonte: „Diese Technologie zur Erkennung künstlicher Intelligenz hat ein breites Spektrum an Anwendungsszenarien. In der aktuellen Ära von KI-generiertem Betrug und Falschinformationen ist ihr Wert für Verbraucher äußerst wertvoll.“

Quelle: Photo Network

Beobachtung des technischen Werts

Die „Project Mockingbird“-Technologie wurde entwickelt, um neuen Bedrohungsmethoden zu widerstehen, die von immer häufiger auftretenden Cyberkriminellen eingesetzt werden. Diese Kriminellen nutzen hochrealistische, durch künstliche Intelligenz erzeugte Audiodaten, um zu betrügen, persönliche Informationen und Vermögenswerte zu stehlen und gefälschte Stimmen zu verwenden, um Cybermobbing zu begehen und das Image von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens zu manipulieren.

Der technische Wert der „Project Mockingbird“-Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, Echtheit und Fälschungen direkt in den Händen der Verbraucher zu erkennen. Diese Technologie kann Benutzern dabei helfen, die subtilen Unterschiede klar und sicher zu erkennen, wenn sie sich der neuen, von künstlicher Intelligenz gesteuerten Welt gegenübersehen, und ihre Online-Privatsphäre, Identitätssicherheit und ihr Wohlbefinden umfassend zu schützen. Da immer häufiger Cyberkriminelle neue Bedrohungsmethoden anwenden, wird diese Technologie den Sicherheitsschutz im Zeitalter der künstlichen Intelligenz zweifellos auf ein neues Niveau heben.

Diese Technologie befindet sich auf der Anwendungsebene der AIGC-Industriekette. Konkret gehört es zur Kategorie der Anwendungstools, die hauptsächlich dazu verwendet werden, zwischen echt und falsch zu unterscheiden und zu erkennen, ob der von künstlicher Intelligenz erzeugte Ton echt oder synthetisch ist.

Chinas AIGC-Industrie kann grob in Infrastrukturschicht, Modellschicht und Anwendungsschicht unterteilt werden, wie in der folgenden Abbildung dargestellt:

Makromarktbeobachtung

AIGC dringt in mehrere Branchen vor und hat eine hohe Durchdringung

Laut IDC sind die fünf Branchen mit der größten Anwendungsdurchdringung in Chinas Industrie für künstliche Intelligenz im Jahr 2022 das Internet, das Finanzwesen, die Regierung, die Telekommunikation und das verarbeitende Gewerbe. Darüber hinaus ist der Wert, den KI für das autonome Fahren und die Transportlogistik mit sich bringt, nicht zu übersehen. Schätzungen von McKinsey zufolge wird KI im Transportbereich einen wirtschaftlichen Wert von 380 Milliarden Yuan schaffen.

Große Unternehmen verfügen über eine große Anzahl von Patenten, große Investitionen in Forschung und Entwicklung und ausreichende technische Reserven

Hinweis 1: Die Teile ohne öffentliche Informationen werden mit „/“ angezeigt

Anmerkung 2: „T“ ist die Einheit des technischen Inhalts. Der Gesamtinhalt der oben genannten wissenschaftlichen und technologischen Innovationen wird auf der Grundlage der vier Elemente der Erfindungspatente, autorisierten Erfindungspatente, Gebrauchsmusterpatente und Designpatente berechnet

Die neuesten Investitionstrends repräsentativer Unternehmen der AIGC-Branche

Seit 2022 umfassen die Investitionstrends repräsentativer Unternehmen der AIGC-Branche hauptsächlich den Erwerb von Unternehmen zur Geschäftserweiterung, grenzüberschreitende Investitionen, unternehmensübergreifende Kooperationen, die gemeinsame Etablierung von AIGC-Modellen, Finanzierungen usw. Die neuesten Investitionstrends repräsentativer Unternehmen der AIGC-Branche sind wie folgt:

China AIGC-Technologie-Track-Heatmap

Laut der zukunftsweisenden Branchen-Heatmap konzentrieren sich die aktuellen städtischen Cluster, die einen starken Bezug zu AIGC-Schlüsseltechnologien haben, hauptsächlich auf die Region Peking-Tianjin-Hebei, das Jangtse-Delta und die Greater Bay Guangdong-Hong Kong-Macao Vor allem Guangdong hat die größte Anzahl an Unternehmen und wird voraussichtlich zu einem wichtigen Entwicklungsgebiet für diese Technologie werden. Darüber hinaus haben auch andere städtische Ballungsräume viel Politik, Geld, Umwelt und Humanressourcen in die industrielle Entwicklung investiert und werden zu potenziellen AIGC-Technologieentwicklungszentren.

Gemäß der Verteilung der Anzahl der Unternehmen sind die fünf wichtigsten Hotspot-Gebiete verwandte Unternehmen im Bezirk Tianhe der Stadt Guangzhou, im Bezirk Futian der Stadt Shenzhen, im Bezirk Yanta der Stadt Xi'an, im Bezirk Longhua der Stadt Haikou und im Bezirk Kaifu der Stadt Changsha Stadt usw. Es wird empfohlen, sich auf das Investitionsumfeld und die potenziellen Märkte für die Entwicklung der AIGC-Branche in diesen Regionen zu konzentrieren.

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