合合信息WAIC 2025探展：AI鉴伪技术如何破解"隐形伪造"困局？

2025年世界人工智能大会（WAIC）上，合合信息展台以”AI鉴伪技术洞察‘看不见’的伪造痕迹”为主题，成为全场焦点。在深度伪造（Deepfake）技术泛滥、AI生成内容（AIGC）与真实信息边界日益模糊的背景下，合合信息通过多模态AI鉴伪系统，展示了如何精准识别图像、文档、视频中的隐形伪造痕迹，为金融、政务、司法等领域提供安全屏障。本文将从技术原理、应用场景、行业价值三个维度，深度解析这一技术的创新性与实用性。

一、技术突破：多模态融合检测，破解”隐形伪造”难题

合合信息的AI鉴伪技术并非单一模型，而是构建了”图像-文本-视频”多模态融合检测框架，通过跨模态特征关联分析，精准识别三类隐形伪造痕迹：

1. 图像伪造检测：从像素级到语义级的全链路分析

传统图像鉴伪依赖像素级异常检测（如光照不一致、边缘模糊），但面对深度伪造技术（如GAN生成、人脸替换）时，这类方法容易失效。合合信息创新性地提出”语义-结构-纹理”三级检测体系：

• 语义层：通过NLP模型解析图像中文字、符号的语义合理性。例如，检测身份证照片中的姓名与身份证号是否符合编码规则，或合同盖章处的日期是否与条款逻辑冲突。
• 结构层：利用图神经网络（GNN）分析图像中元素的拓扑关系。例如，检测发票中金额数字与大写汉字的排版是否符合财务规范，或证件照中人脸与背景的透视关系是否自然。
• 纹理层：结合频域分析与深度残差网络，识别图像中的高频噪声模式。例如，检测PS修改过的照片中残留的克隆图章痕迹，或AI生成图像中特有的”水波纹”纹理。

案例：在金融风控场景中，某银行曾遭遇客户利用深度伪造技术篡改房产证照片申请贷款。合合信息的系统通过语义层检测发现房产证编号与行政区划代码不匹配，同时纹理层识别出篡改区域的高频噪声异常，成功拦截风险。

2. 文档伪造检测：基于知识图谱的逻辑验证

文档伪造的核心是”内容真实性”，而非简单的格式模仿。合合信息构建了覆盖金融、法律、政务等领域的行业知识图谱，通过以下方式验证文档逻辑：

• 实体关系验证：检测文档中实体（如公司名称、身份证号）是否存在于权威数据库，并验证实体间关系（如股东与公司的股权比例）是否符合公开信息。
• 条款一致性分析：利用NLP模型解析合同条款，检测条款间的逻辑冲突（如违约责任与赔偿金额不匹配）或行业规范违背（如贷款利率超过法定上限）。
• 时间序列验证：结合时间戳分析与外部数据源，检测文档中的时间信息是否合理。例如，验证营业执照的签发日期是否早于公司注册日期。

代码示例（伪代码）：

def verify_contract_logic(contract_text):
    # 提取合同中的实体和条款
    entities = extract_entities(contract_text)  # NLP实体识别
    clauses = parse_clauses(contract_text)     # 条款解析
    # 验证条款一致性
    for clause in clauses:
        if clause.type == "interest_rate":
            if clause.value > LEGAL_RATE_LIMIT:
                return "违约：利率超过法定上限"
        elif clause.type == "penalty":
            if clause.value < MIN_PENALTY_RATIO * contract_amount:
                return "违约：违约金比例过低"
    # 验证实体关系
    for entity in entities:
        if entity.type == "company" and not check_company_registry(entity.name):
            return f"违约：公司{entity.name}未注册"
    return "验证通过"

3. 视频伪造检测：动态行为与生理信号分析

针对深度伪造视频（如换脸视频、语音克隆），合合信息提出了”动态行为-生理信号”双模态检测方法：

• 动态行为分析：通过3D卷积神经网络（3D-CNN）检测视频中人脸的运动轨迹是否符合生理规律。例如，检测眨眼频率是否自然、头部转动时五官的变形是否合理。
• 生理信号分析：提取视频中人物的微表情、心率变异性（HRV）等生理信号，与真实数据对比。例如，检测语音克隆视频中声带振动频率与唇部运动的同步性。

数据支撑：在内部测试中，该技术对深度伪造视频的检测准确率达98.7%，远超传统基于帧差异的检测方法（准确率约75%）。

二、应用场景：从金融风控到司法取证的全链路覆盖

合合信息的AI鉴伪技术已落地多个行业，形成”预防-检测-取证”的全链路解决方案：

1. 金融行业：贷前审核与反欺诈

• 场景：银行、消费金融公司需审核客户提交的身份证、房产证、营业执照等材料。
• 方案：通过OCR识别文档内容，结合AI鉴伪技术检测篡改痕迹，同时对接公安、工商等权威数据库验证信息真实性。
• 效果：某银行接入后，贷前审核环节的欺诈拦截率提升40%，人工复核工作量减少60%。

2. 政务服务：电子证照核验

• 场景：政务服务平台需验证用户上传的电子证照（如结婚证、驾驶证）。
• 方案：部署轻量化鉴伪模型，支持移动端实时检测，同时与国家政务服务平台对接，实现”秒级”核验。
• 案例：某市政务服务平台接入后，电子证照核验通过率从85%提升至99%，用户投诉率下降70%。

3. 司法领域：电子证据固定

• 场景：法院、检察院需验证视频、音频等电子证据的真实性。
• 方案：提供”检测报告+区块链存证”一体化服务，确保检测结果不可篡改。
• 标准：符合《人民法院在线诉讼规则》中关于电子证据真实性的认定要求。

三、行业价值：构建数字时代的”信任基础设施”

在AI生成内容泛滥的背景下，合合信息的AI鉴伪技术具有三重价值：

1. 技术价值：推动鉴伪技术从”可见”到”不可见”的跨越

传统鉴伪技术依赖人工经验（如检查水印、签名），而合合信息通过AI实现”隐形伪造”的自动化检测，将鉴伪门槛从专家级降至普通用户级。

2. 商业价值：降低企业合规成本

据统计，金融行业每年因伪造材料导致的损失超百亿元。合合信息的解决方案可帮助企业节省30%-50%的合规成本，同时提升客户体验（如缩短审核时间）。

3. 社会价值：维护数字社会的基本信任

在深度伪造技术可能被用于制造虚假新闻、诈骗的背景下，AI鉴伪技术成为维护社会信任的”防火墙”。例如，在2025年某省级选举中，合合信息的系统成功拦截了多起利用深度伪造技术制作的虚假宣传视频。

四、未来展望：从”检测”到”预防”的进化

合合信息正在研发下一代鉴伪技术，目标是从被动检测转向主动预防：

• 生成式鉴伪：通过对抗生成网络（GAN）模拟伪造者的攻击路径，提前构建防御模型。
• 区块链溯源：结合区块链技术，为文档、视频等数字内容生成唯一”数字指纹”，实现全生命周期追溯。
• 跨平台协作：推动建立行业级鉴伪联盟，共享伪造样本库与检测模型，提升整体防御能力。

2025 WAIC上，合合信息的AI鉴伪技术不仅展示了技术实力，更传递了一个信号：在AI时代，信任并非不可守护，关键在于如何用技术构建更坚固的防线。对于开发者而言，这一技术提供了多模态融合检测的实践范本；对于企业用户，它则是降低合规风险、提升业务效率的利器。未来，随着技术的进一步演进，AI鉴伪或将从”工具”升级为”数字社会的基础设施”，为每一个数字交互保驾护航。