MMJan, 2022

利用 Wi-Fi 通道状态信息检测监控视频流中的伪造攻击

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TL;DR通过结合监控与 Wi-Fi 基础设施等技术，提出了一种实时、细粒度的视频防伪方法，其可通过监控与 Wi-Fi 信号中所携带的人体姿态信息来追踪视频篡改攻击，定位攻击的异常物体，并取得了 98.7% 的检测准确率。
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发现论文，激发创造
  • 基于跨模态的实时监控视频伪造检测与定位

    本文提出了一种名为 Secure-Pose 的跨模态视频伪造检测和本地化系统，可使用靠近相机现场的 WiFi 信号进行实时监视，实现了良好的检测精度和本地化能力。

    Jan, 2021

  • CSI4Free: 基于 GAN 增强的毫米波 CSI 用于提升姿势分类

    开发了一种方法，使用生成对抗网络 (GAN) 在现有数据集上生成了 3 万个合成的毫米波通道状态信息（CSI）样本，这些样本与原始数据展现出极高的一致性，将这些增强样本与真实数据结合使用以训练姿势分类模型，观察到增强样本对模型的泛化能力产生了积极的改进。

    Jun, 2024

  • 定位和验证：用于改进深伪造检测的双流网络

    通过创新的双流网络、多功能模块和半监督补丁相似性学习策略，本研究在深伪检测领域取得了显著的改进，通过六个基准测试表明具有较强的鲁棒性和普适性，并在深伪检测挑战预览数据集上将帧级 AUC 从 0.797 提高至 0.835，将 CelebDF_v1 数据集上的视频级 AUC 从 0.811 提高至 0.847。

    Sep, 2023

  • 在物理层中具有对用户移动鲁棒性的欺骗攻击检测

    该论文提出了一种方案，结合基于深度神经网络的位置改变检测器的决策，以区分伪造行为和移动，并通过图上的社区检测方法将接收到的帧序列分割为子序列，以检测不同位置的同时传输。该方案可以轻松部署在实践中，只需在少量位置收集一小部分测量数据，甚至不需要计算或记录。该方案在为此目的收集的真实数据上进行了评估。

    Oct, 2023

  • 胶囊取证：使用胶囊网络检测伪造图像和视频

    本文介绍了一种使用胶囊网络来检测各种欺骗的方法，从使用打印图像或记录视频的重放攻击到使用深度卷积神经网络的计算机生成视频，它将胶囊网络的应用扩展到了解决反向图形问题。

    Oct, 2018

  • 基于 WiFi 信道状态信息的穿墙成像

    使用 WiFi Channel State Information（CSI）进行图像合成，通过墙壁场景下的图像监测方法来改进 WiFi CSI 的可解释性并实现基于图像的下游任务，如视觉活动识别。

    Jan, 2024

  • 利用 Wi-Fi 信号实现人体轮廓和骨架视频合成

    本文提出了一种利用无线电信号生成可见光图像的新方法，采用双分支生成神经网络使用跨模态监督策略对视觉域内的基于信号的特征进行条件化，最终仅使用 Wi-Fi 信号成功地合成了人类轮廓和骨架视频。

    Mar, 2022

  • 一种面向网络目标的端到端集成计算和通信架构：对现场监控视频的视角

    本研究提出一种基于情景感知的实时流式传输方案，以实时识别重要事件和降低发射功率。该方案主要利用少量隐藏层的小型神经网络在源端对特定情景下的帧进行高重要性分配，并将高重要性的帧与一定信噪比的低重要性帧同时流式传输，在接收端进行深度神经网络分析提取准确的情景并节约约 38.5% 的能源。

    Apr, 2022

  • 视频鉴别：利用注意力、场景上下文和法医痕迹检测视频伪造

    该研究提出了一种新的网络 VideoFACT，能够检测和定位多种视频伪造和操纵，包括那些未在训练中遇到的，并能在具有挑战性的基于人工智能的操纵上取得更强的性能表现。

    Nov, 2022

  • AdaPose：基于普通 WiFi 的跨地点无设备人体姿势估计

    本文提出了一种针对弱监督 WiFi 姿势估计的领域自适应算法 AdaPose，该方法通过引入映射一致性损失来消除源域和目标域之间的领域差异，从而在智能城市中广泛应用 WiFi 姿势估计。

    Sep, 2023