RealSeal：通过实时真实性评分革新媒体认证

深度伪造和被操纵的媒体日益增长的威胁，迫使需要彻底重新思考媒体认证。现有水印方法不足，因为它们容易被移除或修改；现有深度伪造检测算法也未实现完美准确率。基于 provenance 的技术（即依赖元数据验证内容来源）未能解决 staged 或假冒媒体的根本问题。本文提出一种颠覆性方法论：在真实内容源头进行水印处理，而非对合成数据进行水印。我们创新性地采用多感官输入和机器学习，对内容在实时和不同情境下的真实性进行评估。我们提出在图像元数据中嵌入一个稳健的真实性评分，从根本上改变图像如何被信任和传播的方式。通过将基于固件和硬件安全的 human reasoning about reality 原则与当代机器学习系统的高级推理能力相结合，我们构建了一个从多个视角分析信息的整体方法。这一雄心勃勃的蓝天方法代表了该领域的重大进步，推动了媒体可信度和信任的边界。通过拥抱技术和跨学科研究的最新进展，我们旨在建立数字媒体真实性认证的新标准。