- DeepFake-O-Meter v2.0：一个用于 DeepFake 检测的开放平台
我们介绍了一个开源且用户友好的在线平台，DeepFake-O-Meter v2.0，该平台整合了用于检测 Deepfake 图像、视频和音频的最先进方法。该平台以 DeepFake-O-Meter v1.0 为基础，在平台架构设计方面进行了 - 通过数据纯化和动态激活函数设计推进离群检测
通过改进神经网络中 OOD 样本的检测和管理，我们引入了含有噪声滤波技术的 OOD-R 数据集，提高了数据质量和模型准确性，针对模型的过度自信问题，我们还提出了一种创新方法 ActFun 来改善特征提取的稳定性和减小特异性问题，从而更准确地 - 从论文投标中检测审稿人与作者串通的共谋环
从论文投标中检测串通可以取得显著成功并保持隐藏，需要开发更复杂的检测算法利用额外的元数据。
- AVA：基于隐形属性变异的绕过 DeepFake 检测的对抗攻击
针对盗用问题，提出一种基于属性变异的对抗攻击方法，该方法通过引入高斯先验和语义鉴别器来干扰深度伪造图像的语义属性空间，从而破解当前最先进的对抗攻击技术并对两种商用深度伪造检测器实现超过 95％的攻击成功率，而人类研究结果表明，该方法生成的深 - 通过机器遗忘进行的后门攻击
近年来，由于深度学习研究和应用的快速发展，人工智能的安全问题变得越来越突出。在这项工作中，我们提出了一种基于机器反学习的黑盒后门攻击方法，通过精心设计的样本对训练集进行增强，然后利用取消学习请求来逐步激活隐藏的后门。我们还提出了两种方法来检 - ICCVAlignDet: 对象检测中的预训练和微调对齐
通过解决数据、模型和任务之间的差异，AlignDet 提出了一种统一预训练框架，可以适应各种现有的检测器，提高检测器的性能、泛化能力和收敛速度。
- 利用统计和深度学习模型结合多光谱数据，提高高对比度直接成像中外行星的检测
该研究基于卷积神经网络，结合空间，时间和光谱特征，利用多次观测的图像数据中残留信号检测方法，有效提高了外行星探测的精度和召回率。
- 改写可以躲避 AI 生成文本的检测，但究竟能否防御检索攻击？
通过语义相似的生成物和检测算法，该研究提出了一种简单的防御，以增加对 AI 生成文本的检测器对抗改写攻击的鲁棒性。
- 同行评审中恶意论文竞标数据集
本文研究了同行评审中的恶意评审行为问题，提出了一种基于通过构建数据集来监测恶意出价的方法，并基于该数据集分析了出价行为，并提出一些简单的检测算法以检测恶意出价。
- FIRE 2020 上 HASOC 赛道概述：印欧语系中的仇恨言论与攻击内容识别
本文介绍了在社交媒体中迅速增长的仇恨言论现象以及如何使用多语言算法进行检测，其中包括 Hindi、德语和英语等三种语言，使用的数据集是通过机器学习系统对 Twitter 进行分类得到的，并使用了变压器结构 BERT 进行实验。
- 深度学习中绕过后门检测算法
本文提出了一种对抗性的植入算法，可以绕过现有的包括最先进技术在内的检测算法，呼吁设计对抗感知的防御机制来检测后门攻击。
- 仅凭名称便可检测和标识机器人
本研究提出了一个多模型的工具箱方法，以便在各个数据细粒度层次上进行检测，并使用随机字符串检测过滤推特流以获取标记数据进行后续研究。
- MM新奇性检测与对撞机物理
本研究通过基于自编码器的深度神经网络，在高能物理碰撞实验中开发了一组密度基准的新颖性评估器以实现新物理信号事件的高效检测，并探索了解决非信号区域提供的已知模式数据波动对检测灵敏度的影响并提出了应对策略。结果表明，新物理基准可能具有高效的识别 - 离线变点检测方法综述
本文介绍了多变量时间序列离线检测的多个变点的算法。为了组织这个广泛的工作领域，采用了一种一般但有结构化的方法论策略。此次审查中考虑的检测算法由三个因素组成：成本函数、搜索方法和对变化数量的约束。对这些因素进行了描述、回顾和讨论。文中描述的主 - 深度学习在通信系统中的检测算法
本文介绍了一种新的通信系统设计和分析方法 —— 使用深度学习的检测算法在无法建立数学信道模型的分子通信系统中实现良好的检测性能，实验结果显示深度学习算法显著优于之前使用在无信道知识的情况下的简单检测器。
- MMMIMO 检测 50 年：大规模 MIMO 之路
该论文提供了有关 LS-MIMO 的历史遗产和挑战以及基础 MIMO 检测的重要性的回顾，包括线性无记忆 MIMO 通道和展示记忆的离散 MIMO 通道的接收信号模型，以及复值与实值 MIMO 系统模型，介绍了代表性 MIMO 检测算法、区 - 流行的抄袭移动伪造检测方法评估
本文研究了复制移动伪造（copy-move forgery）的检测算法和处理步骤的性能表现，利用 15 种不同的特征集进行分析以实现检测，在切实的数据集和软件框架上进行实验表明基于关键点的特征集合（如 SIFT 和 SURF）以及基于块的特