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随着人工智能技术的纵深发展,基于深度学习的深度伪造(Deepfake)技术日趋成熟,并活跃在媒体和网络信息空间中。然而Deepfake技术的发展是一把双刃剑,在给人们提供丰富多彩的信息内容和便利的同时,也对社会安全方面带来潜在的风险。本文探讨了Deepfake技术的发展情况,分析了其给人脸识别支付系统安全性带来的挑战,以及目前可能的防范对策,其中,主要介绍了数字图像取证技术,以及基于人工智能中深度学习技术的深度伪造检测技术两大防范技术。 相似文献
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移动应用有着交互密集的特点,这使得界面设计的质量成为影响用户评价的重要因素。在设计界面时,设计人员往往需要参考已有类似的应用界面,而手工查找非常耗时,如果能够基于主题获得常用的页面设计模版,就可以有效提高设计的效率。针对以上问题,面向移动应用人机界面进行设计,提出一种用户界面分析和生成的方法,在已有Android界面收集平台的基础上,基于界面信息建立倒排索引来提供获取相同主题的用户界面的方法,应用密度聚类算法对用户界面中的类似控件进行聚类,再通过组合的方式生成推荐方法给用户。将该方法的设计辅助工具实现为一个Eclipse插件,通过实验中生成的用户界面可复用代码,展示了本方法的检索准确性和实用性,可应用于Android移动应用的界面开发。所提方法具有一定的实际意义。 相似文献
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