大模型场景下生成式AI多模态内容鉴伪实践分享

生成式AI多模态内容鉴伪实践分享

金融“AI原生”新时代与安全挑战

• 金融行业进入“AI原生”时代，伴生新的安全挑战，特别是生成式AI技术引发的多模态内容伪造问题。
• 攻击技术从单一模态伪造演进为高可信度的多模态证据链，呈现高技术性、高隐蔽性和强危害性特征。

生成式AI多模态鉴伪的关键难点

1. 内容的超高仿真性
   扩散模型、多模态协同等技术使生成内容实现像素级到语义级伪造跨越，GAN等技术导致“检测技术发布→攻击技术适配→新伪造技术涌现”的循环。
2. 攻击技术的自适应演化
   攻击技术快速迭代，检测模型训练面临高质量伪造样本与算力稀缺的挑战。
3. 现有检测范的局限性
   缺乏跨模态关联分析能力，单一生物特征检测方法易被动态生成技术破解。
4. 支撑鉴伪模型训练的资源挑战
   高质量伪造样本与顶尖AI人才不足，检测模型训练算力资源受限。

现有防御能力的系统性困境

• 事前(Pre-Event)：新型威胁情报缺失，缺乏对多模态组合攻击的推演能力与攻击路径模拟能力。
• 事中(In-Event)：检测覆盖率低、实时研判与决策困难（多模态、跨渠道）、精准拦截与用户体验难以平衡。
• 事后(Post-Event)：模型升级速度难匹配攻击迭代，攻击溯源与取证困难（匿名性强、技术链条复杂），法律威慑不足。

生成式AI多模态内容安全防御体系

• 从静态布防到动态免疫，构建多模态AI模型+样本沉淀+策略调优平台，实现内容安全审核与AI应用防护。

腾讯AI多模态防御实践

1. 内容安全审核
   基于多模态AI模型+20年样本沉淀+策略调优平台，有效识别违法违规内容及AI生成内容。
2. AI人脸防护
   首次融合LLM进行多模态训练，打破机械式图片分类，从语义层面识别攻击图片与真人的差异，单个模型攻击识出率>传统多个模型叠加。
3. 多因子AI人脸防护
   构建设备风控+活体检测+AI攻击防护+人脸比对的体系化防护能力，解决物理攻击badcase。

某头部大行最佳实践案例

• 线上身份认证中的多模态鉴伪
  事前：应用风险动态决策能力平衡用户体验与安全；事中：多模态交叉鉴伪精准识别深伪攻击；事后：数字运营持续监测攻击风险与自适应进化（周均2次模型速代）。
• 远程信贷审核中的协同防御
  应用AIGC鉴伪能力确保交互对象真实；内容智能质检提升合规与效率；多模态交叉校验融合视频内容及音频语义进行综合判断。