forgery专题
Face Forgery Detection by 3D Decomposition
文章目录 Face Forgery Detection by 3D Decomposition研究背景研究目标创新点方法提出问题研究过程技术贡献实验结果未来工作 Face Forgery Detection by 3D Decomposition 会议：CVPR2021 作者： 研究背景 面部伪造引发关注传统面部伪造检测主要关注原始RGB图像
Efficient Dense-Field Copy-Move Forgery Detection----CMFD论文笔记
一、idea从何而来 1）相对于sparse-field方法来说，dense-field的准确率好多了。 2）之前的dense-field方法虽然比sparse-field的方法性能好，但是它在特征匹配阶段的处理时间太高，所以作者在特征匹配阶段以PatchMatch方法代替，大大加快了处理速度，还可以保持一定的平移、旋转、尺度不变性。总之，与同类dense-field算法相比，它准确率不差、更
跨站点请求伪造攻击 - Cross Site Request Forgery (CSRF)
什么是CSRF 最好理解CSRF攻击的方式是看一个具体的例子。 假设你的银行网站提供一个表单，允许当前登录用户将钱转账到另一个银行账户。例如，转账表单可能如下所示： <form method="post"action="/transfer"><
论文阅读《Generalizing Face Forgery Detection with High-frequency Features》
高频噪声分析会过滤掉图像的颜色内容信息。 本文设计了三个模块来充分利用高频特征， 1.多尺度高频特征提取模块 2.双跨模态注意模块 3.残差引导空间注意模块（也在一定程度上体现了两个模态的交互） SRM是用于过滤图像的高频噪声 输入的图像X，共两个分支，一部分是用于输入到SRM获得高频特征Xh，一部分是RGB流，RGB的分支同样也会输入到SRM进行提取高频特征，其结果与已经输入SRM中
Cross-Site-Request-Forgery
一、CSRF是什么？ CSRF（Cross-site request forgery）是一种网络攻击方法，中文名称：跨站请求伪造，也被称为：one click attack/session riding，缩写为：CSRF/XSRF。 二、CSRF可以做什么？ 攻击者利用用户已经认证的身份在第三方站点上进行恶意操作。攻击者诱使用户访问一个包含恶意请求的网页，当用户浏览该网页时，该请求会利用用户
End-to-End Reconstruction-Classification Learning for Face Forgery Detection
一、研究背景 现有模型主要通过提取特定的伪造模式进行深度伪造检测，导致学习到的表征与训练集中已知的伪造类型高度相关，因此模型难以泛化到未知的伪造类型上使用。 二、研究动机 1.真实样本的特征分布相对更为紧凑，因此学习真实人脸之间的共同特性比学习训练集呈现出的过拟合伪造特性更为合适。 2.为习得真实人脸与伪造人脸的本质区别，需要提高对伪造线索的推理能力。 3.不同的伪造技术会产生不同尺度的伪造痕迹
CodeForces - 1059B Forgery不错 想了好久
题目链接：http://codeforces.com/problemset/problem/1059/B B. Forgery time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output Student Andrey h
论文笔记(图像篡改检测_CVPRW2019)（二）：RRU-Net: The Ringed Residual U-Net for Image Splicing Forgery Detection
论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/html/CV-COPS/Bi_RRU-Net_The_Ringed_Residual_U-Net_for_Image_Splicing_Forgery_Detection_CVPRW_2019_paper.html 论文中，作者提出了一个用于拼接检测的环形残差网络。此网络是一个端到端的im
MULTI-TASK WAVELET CORRECTED NETWORK FOR IMAGE SPLICING FORGERY DETECTION AND LOCALIZATION
多任务的基于小波池化矫正的网络 三个多任务 一个区域的篡改检测 一个边缘的篡改检测 一个重构解码器来重构输入图像lx。编码器学习到的特征信息越多，重建图像IxR的质量就越好。 后半部分网络结构相同，但是不共享参数。 分别拿三个Loss去约束。 三个输出相互独立，个人认为还是把区域的pred 和边缘的pred 后面加入一个融合的小网络比较好，层数不用太多，4-5层应该就可以。 或者说，直接
【论文笔记】Reality Transform Adversarial Generators for Image Splicing Forgery Detection and Localization
用于图像拼接伪造检测和定位的真实变换对抗生成器 发布于ICCV2021 摘要 伪造图像的生成和检测过程与生成对抗网络的原理相同。本文针对伪造图像的修图过程需要抑制篡改伪影并保持结构信息的问题，将此修图过程看作是一种图像风格变换，提出了一种假到真转换生成器GT。 为了检测篡改区域，提出了一种基于多解码器单任务策略的定位生成器GM。 在GT中提出的α-learnable whitening and
【科软课程-信息安全】Lab10 Cross-Site Request Forgery (CSRF) Attack
目录 1.0 概述 2.0实验环境 3.0 实验任务 3.1 task1 观察HTTP请求 3.2 task2 使用获取请求的CSRF攻击 3.3 task3 使用开机自检请求的CSRF攻击 3.4 task4 为Elgg实施对策 1.0 概述 本实验的目的是帮助学生理解跨站点请求伪造(CSRF)攻击。CSRF攻击涉及受害用户、可信站点和恶意站点。受害用户在访问恶意站点