概率性AI模型的溯因确证用于取证合成媒体检测
密码学与安全
2026-07-03 v1 计算机视觉与模式识别
计算机与社会
摘要
人工智能（AI）模型的核心是利用概率行为，将来自广泛数据集的通用学习应用于个体情况。这种归纳方法与试图从前提证明结论的演绎推理方法形成对比。然而，研究表明，使用AI模型进行演绎推理是一个具有挑战性的问题，在现实世界中可能并不总是可行的。另一种前进方式是利用溯因推理，寻求确证多种方法的输出，以从事实矩阵中识别最可能的结论。我们将此应用于取证环境中的合成媒体检测，并发现我们能够不成比例地降低误报风险，同时提高真正例召回率。我们还首次对OpenAI推出的SynthID在合成图像上的应用进行了实证评估，并评估了不同合成媒体检测方法的互补性。
引用
@article{arxiv.2607.05434,
title = {Abductive Corroboration of Probabilistic AI Models for Forensic Synthetic Media Detection},
author = {Junade Ali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2607.05434},
year = {2026}
}