“万物皆可修图”？合合信息“PS篡改检测”让反诈精确到“像素级”

合合信息“PS篡改检测”技术对发票图片进行检测定位

　　2022年8月，上海浦东警方成功破获一起伪造收银条图片套取商场积分、礼品的诈骗案件。犯罪嫌疑人通过社交媒体收集了大量的收银条图片，对图片上的消费时间、金额等信息进行篡改，将其上传至商场系统套取高价值礼品，累计案值超3万元；

　　同年9月，安徽濉溪县法院审结了一起利用修图工具非法制造发票的案件。被告人张某在帮助其他车主购买车辆保险时，伙同他人对将车主的机动车销售统一发票等资料进行图片修改，非法制造出超过140万元的发票，以此获取保险的返利。

　　通常情况下，人眼能够鉴定出来的伪造图片多具有拼接痕迹、色差，或者字形字体与原图相比有明显的差异，若犯罪分子“艺高胆大”，也能做出以假乱真的图片，因此，采用科技手段进行图片鉴别是防范风险的必要方式。

　　据悉，传统的图像篡改检测方法主要有基于Exif（可交换图像文件格式）的信息判断，基于图像块的分类方法，手工设计的图像内在特征统计等方法，在面对全局性的裁剪、调色处理，拼接组合、擦除篡改等组合式造假手法时，这些检测方式在覆盖面、精准度层面均存在可提升的空间。

　　针对现有检测方法的不足，合合信息基于深度学习的图像篡改检测方法，推出了“PS篡改检测”技术，能针对存在人眼几乎不可见的“细粒度”视觉差异的伪造图像进行篡改检测及定位，在身份证检测场景中，篡改检测准确率超99%。

合合信息“PS篡改检测”技术对身份证进行检测定位

　　像素级扫描图像，AI让篡改检测更精准

　　图像篡改分为“全局篡改”和“局部篡改”，全局篡改包括修改图片饱和度与对比度、增强颜色；局部篡改包括复制粘贴、拼接组合、擦除，例如卡证、票据的篡改，一般涉及到图像上的部分字段、印章图案等，属于局部篡改。

　　据合合信息相关技术人员介绍，“PS篡改检测”技术利用“多尺度特征提取模型”进行图像篡改检测及定位，让AI准确识别出图片篡改的不同类型并进行针对性的处理，提升识别精度和场景通用性。

　　近几年来，受到疫情和数字化转型需求的影响，机构和企业大多开通了远程业务办理服务，图片文档的种类、数量暴增，人工甄别耗时长、易遗漏，因欺诈带来巨大的资金损失与潜在风险也“水涨船高”。目前，合合信息“PS篡改检测”技术已被银行、保险、制造业等多个行业引入。

合合信息“PS篡改检测”技术对保险理赔材料进行检测定位