基于FAT-AI测试的人脸验证技术分析

基于FAT-AI细粒度视频分析应用测试结果,阐述了当前主流商业算法在大规模开放场景数据下的人脸验证准确率和响应时间,分析了困难样本、性别差异、拍摄人脸角度、年龄差、脸部佩戴饰物等因素对人脸验证应用的影响,并对公共安全疫情防控等应用中的系统设计、选型、建设、考核提出建议。     

基于FAT-AI测试的实时人脸比对技术分析

基于FAT-AI细粒度视频分析应用测试中对行业主流企业实时人脸比对系统的测试结果,分析了大规模开放场景、大规模数据条件下,实时人脸比对识别准确率受候选集容量、性别、墨镜、口罩等因素的影响,为公共安全领域疫情防控等应用中实时人脸比对系统的项目规划、产品选型、改造升级及应用效果评价等工作提供参考。     

基于手机的便携人脸远程比对系统

基于手机的便携人脸远程比对系统利用无线网络技术、人脸检测和人脸识别技术实现了用计算机辅助公安干警巡逻盘查,追缉逃犯和寻找走失人员等身份鉴定工作.该系统利用手机拍摄的图片,使用快速的人脸检测方法定位人脸,提取Eigenface、Fishcrfce和DCT人脸特征信息,根据网络的性能自适应传输比对数据,能在低速的网络环境下,快速、准确的获取身份信息,可供公安干警现场实时操作,大大提高了公安打击犯罪、为民服务的工作效率.     

人像识别系统在视频监控领域的应用

人像识别系统依托现有网内应用系统的各类图像资源,采用国内先进的人像识别与微人脸重建技术,遵循"智慧警务"的总体架构,在视频监控领域通过监控视频获取现场人脸图像,经微人脸重建、模糊人脸还原、人脸组合部件比对、画像比对、串并案关联分析、人像侦查舱等多种特色应用,运用人像识别技术实现视频监控侦查破案中犯罪嫌疑人识别、重点区域人员布控等应用,完成公安工作业务流与视频监控数据流的融合碰撞。     

基于FAT-AI测试的人脸检索技术分析

基于FAT-AI视频分析应用测试结果,阐述了当前主流商业算法在大规模开放场景数据下的人脸检索的性能水平,分析了候选集容量、案例样本等因素对人脸检索应用的影响,并对人脸检索系统设计、产品选型、改造升级及应用效果评价等工作给出建议。     

深度伪造技术的监管困境及其法律应对

深度伪造(Deepfake)技术是基于人工智能深度学习算法,模拟、伪造人类生物和行为特征生成影像信息的技术。它会对国家法律法规、制度造成一定程度的威胁和挑战,增加网络公共空间信息骚扰、网络诈骗等违法行为的辨识和整治难度,给个人的社会信息安全和合法权益带来风险,针对政治人物的深度伪造则会扰乱公共秩序,甚至威胁国家安全。构建以科学引导、正确应用、有效监管为指向的风险评估应用监管体系,科学评估深度伪造技术存在的破坏潜力和发展趋势,将其应用于医学成像、影视制作等领域,在发挥其积极效用的同时,提升辨伪能力,应对深度伪造技术恶意使用所造成的威胁和破坏,以规避其现存法律风险,破解其可能面临的监管困境。     

视频深度伪造检测技术及应用

深度合成作为一种人工智能合成技术,近年来引起社会的广泛关注,深度合成技术已经衍生出包括图像合成、视频合成、声音合成和文本生成等多种技术,凭借低技术门槛,已经广泛应用于传媒、影视制作、娱乐、教育和电子商务等诸多领域。但恶意使用该技术生成的音视频也显示出巨大的破坏力,不法分子可通过伪造以假乱真的音频、视频,实施诬陷、诽谤、诈骗、勒索等违法行为,扰乱社会秩序,给个人、企业乃至国家、社会造成威胁。     

用科技提升警务，用大数据提升效率——从打防管控到实有人口管理，临江派出所创新基于人脸识别的基层警务新机制

在基层治安管理工作中,研究和探索基于"人脸识别"的基层警务新机制,提升技防手段,在提高安防水平、便民的同时,不知不觉的完成了核心数据的采集和分析,并应用大数据、机器学习和分析模型等信息处理技术,实现了以人脸为核心的AI+公安视频分析应用,推动了警务新机制的变革。     

通讯网络诈骗犯罪生成路径研究

通讯网络诈骗的高发、频发态势严重影响了人民群众的生活质量和社会秩序,已经成为各级政府部门亟需解决的社会问题。从犯罪动机、犯罪机会及犯罪控制出发,剖析通讯网络诈骗犯罪的生成路径,对于犯罪预防可起到很好的警示作用。     

深度伪造技术应用的公共安全挑战与治理

面向公共安全领域深度伪造技术应用带来的安全问题,分析了相应的风险和挑战,概述了视频、音频、图像、文本各类型伪造应用和伪造检测技术现状,以及相关法律法规、标准规范情况,提出了技术研究、规制管理、宣传教育三个方面的系统性治理措施建议,展望了未来技术发展趋势和安全治理方向。     

深度伪造技术对文检综合领域带来的挑战及应对

随着人工智能技术的发展,通过AI合成伪造内容已成为较成熟的技术点。深度伪造技术可以应用于视频和图像,亦可用于生成伪造的文检材料。目前使用深度伪造技术在文检、指纹、虹膜等综合领域的应用已经出现,但是缺乏相应的检测与防御技术。主要介绍了目前的深度伪造技术与文检技术的现状,列举了几种最新的深度伪造技术在文检综合领域的应用,同时指出了当前深度伪造技术给文检带来的挑战,并给出了初步的检测与防御思路。     

自然语言理解技术在电话诈骗识别预警领域的应用

近年来,随着电信网络通信技术的飞速发展,借助电信网络实施的诈骗活动也日益猖獗。其中以自然人电话诈骗为主要形式的电话诈骗具有诈骗类型多、诈骗成功率高、诈骗危害严重、传统技术手段难治理等特点。针对电话诈骗犯罪,以智能语音技术、人工智能技术为基础,通过连续语音转写技术,将通话语音转成文本内容,再结合自然语言理解技术,让系统"理解"诈骗分子的"意图",从而自动判定诈骗电话以及受害人受骗程度,具备准确度高、适用面广、漏警率低等优点,能够提供准确率高达95%以上的精准预警。     

网络视频监控与保安工作

网络视频监控（Network Video Surveillance,NVS）是现代网络技术与视频监控技术的结合产物,是基于IPM的图像远程监控、传输、存储、管理的视频监控系统,能将分散、独立的图像采集点进行联网,实现跨区域的统一监控、统一存储、统一管理、     

加强电力安全生产监管的意义及对策

电力产业是国民经济的基础产业，其发展关系到其他部门乃至整个国民经济的发展。电力产业具有比较明显的网络性特点，是网络型基础产业。网络型基础产业共同的特征是，必须通过各类网络传输系统才能完成产品（服务）的生产（提供）和销售。这类网络传输系统作为经济和社会发展的基础设施，具有一些类似的技术经济特征，如初始投资规模大，资产专用性强，生产（服务）能力不能储存和转移等。同时，大型火电、水电、核电建设涉及生态环境与公共安全问题。     

网络视频监控的发展和应用

视频监控经历了模拟系统（VCR）、数字系统（DVR／NVR）两个阶段。随着信息技术的发展，网络技术日臻成熟，成本大幅下降，网络视频监控以其特有的优势成为视频监控领域的首选，它标志着视频监控进入网络数字化系统监控的新阶段。     

视频结构化技术在公安实战中的深度应用

在公安实战中,基于视频的应用,传统方式以人工查看为主,费时费力,而结合人工智能的视频结构化技术,可实现视频图像的智能感知和智能解析,自动提取视频图像关注的人脸、人体、机动车、非机动车、车牌等重点目标对象及其特征属性,以机器代替人工,释放警力,提升公安部门工作效率。随着视频结构化技术的广泛应用,在公安实际案件侦破当中,也发现了现有视频结构化技术的不足,针对视频结构化技术在实战中的应用进行深度挖掘分析,并进行较为详细的论述。     

公安大数据背景下的人脸识别技术进展

人脸识别技术由于其非接触性采集的特点和良好的用户接受程度,在公共安全领域得到广泛应用。然而,大数据时代的来临和公安大数据业务的变革给现有公安人脸识别应用带来技术挑战的同时,也从平台、产品和技术等方面推动了该技术的进展,出现了基于云架构的人脸识别平台、结合智能视频监控的人脸识别产品和基于低质量图像重建的人脸识别技术,为人脸识别在公共安全领域下一阶段更广泛的应用奠定了基础。     

基于大数据的智能案事件系统建设与应用

主要研究大数据技术在公安刑侦行业案事件系统建设中的应用,通过分析当前大数据技术,如视频结构化,视频目标提取,人、事、物多维数据分析,建立有助于公安刑侦破案、公共安全防范的专用案事件系统。该系统主要将采集的所有线索、视频数据、人员数据、案件数据按公安部下发规范进行统一的分类建库,同时基于案事件系统进行案件侦查流程再造,为公安部门提供案件研判、智能串并案分析、标签全局检索以及案件预警等功能,使案件侦查等工作在大数据技术下变得更为迅速准确,打造"查的准、打击快"的警务新应用,提高民警破案率,增加民众安全感。     

基于Android平台的智能手机伪基站侦测研究

针对由伪基站引发的电信诈骗逐年增加的现象,首先论述了伪基站的类型和技术依存性,然后从检测设备自身的网络状态、检测设备与各个基站之间的相对距离、记录连接基站信息以及对比电信运营商基站数据库信息等方面论述了伪基站侦测的可行性,期望扫除电信终端用户识别伪基站的技术障碍,减少普通用户受到伪基站的影响,增强电信网络安全。     

浅谈电信诈骗犯罪的防控及打击

电信诈骗是犯罪分子利用手机、固定电话、网络等通信工具和现代网银技术实施的间接接触式犯罪行为。此类案件多为跨省市、跨区域甚至是跨国作案,公安机关在侦办中存在着侵害面广、作案目标不固定、查证与取证难度大、诈骗数额难以查清等实际困难。针对此类犯罪的防控及打击,应当注重防、快、治并举,做到宣传到位、打击迅速、整治源头,在群防群治的氛围中,从源头上堵住电信诈骗犯罪的高速通道。