在当今这个数字化时代，图像作为信息传播的重要载体，其真实性和完整性日益受到关注。然而，随着AI技术的普及，图像篡改技术也变得日益高超和隐蔽，给信息安全带来了巨大...

在当今这个数字化时代，图像作为信息传播的重要载体，其真实性和完整性日益受到关注。然而，随着AI技术的普及，图像篡改技术也变得日益高超和隐蔽，给信息安全带来了巨大挑战。特别是在身份证、护照、学历证明等重要文件和图片的篡改上，一旦成功，将可能引发严重的社会问题和个人损失。

传统的“鉴P技巧”，如检查图片中的异常区域和元数据等，虽然在一定程度上能够辅助判断图片是否被篡改，但其局限性和不足也日益凸显。例如，检查异常区域需要较高的肉眼鉴别能力和时间成本，而检查元数据则可能因为图片经过多次编辑或上传下载而失去痕迹。

深度学习的方法为图像篡改检测提供了新的技术支持。采用神经网络模型，合合信息TextIn的检测技术能够捕捉图像在篡改过程中留下的细微痕迹，基于海量数据学习图像被篡改后统计特征的变化，智能判断图片是否被篡改。检测覆盖了复制粘贴、拼接、擦除等多种篡改形式与混合篡改，还能够定位修改区域，以热力图形式展示图像区域篡改置信度。

同时，该模型还具有强大的特征学习能力，可同时支持检测复制-移动、拼接、擦除等多种篡改形式以及混合篡改。其检测准确率高、模型泛化能力强，能够在保持极低误检率的同时，准确识别并定位图片中文本的篡改行为。

目前，篡改检测技术已在多个场景中发挥重要作用。在银行业务中，对身份证等卡证文件的篡改检测能够实现稳定的高检出率，并显示篡改区域与篡改置信度，助力银行反欺诈审查。在财务审核中，篡改检测技术能够协助财务人员辨识截图中经过篡改的时间、金额数字等关键信息，提升工作便利性与安全性。此外，在汽车行业、人事审核以及商场小票兑换等场景中，篡改检测技术也发挥着重要作用，为企业和个人规避了潜在的经济损失和风险。

AI时代已经到来，生成式技术的发展增加了篡改检测的难度。合合信息TextIn将不断优化升级篡改检测技术，为信息安全提供更加坚实和可靠的保障。