当一张经过压缩、转码、二次编辑的AI生成“商品变质”图能轻易骗过电商售后审核，当一段伪造的医学专家视频能让消费者上当受骗，AI生成内容的无序传播正在给社会治理和公众权益带来全新挑战。

　　近日在广州召开的2026中国图像图形大会上，合合信息带来的多模态可信鉴伪技术，为破解这一难题提供了系统性解决方案。据介绍，该系统覆盖文本图像、AI生成图像、AI生成视频等领域，解决实际业务场景中因传输、压缩、二次编辑等操作引起的伪造信息损失带来的检测问题，推动AI鉴伪技术在金融、保险、电商等多领域的应用。

　　AI智能捕捉被“稀释”的伪造痕迹

　　在2026中国图像图形大会“视觉-语音-文字多模态智能感知与交互论坛”现场，合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士介绍，AI生成内容进入传播链路后，伪造痕迹将被多重操作“稀释”，大幅增加鉴伪难度。例如，JPEG图片经过压缩、缩放、裁剪、社交平台转码后，会削弱图像的频域异常与局部伪影线索，压缩、二次编辑视频，会导致视频帧上伪造痕迹的削弱及帧间连续关系的波动。现有鉴伪模型多以实验室环境采集的无干扰数据集准确率为核心指标，这类系统应用于传播链质量退化、用户编辑等真实场景时，效果往往大打折扣。

　　合合信息图像算法研发总监郭丰俊

　　随着AI伪造手段持续迭代，AIGC鉴伪正在走向规模化应用，面对的不仅是模型检测精度问题，更需要面向真实传播链的内容真实性基础设施建设。除了核心算法能力，工程化落地、标准体系建设和法规机制保障等多方面协同支撑至关重要。为此，合合信息自研AI鉴伪技术聚焦真实场景需求，推出多模态可信AI鉴伪系统，支持对Chat-GPT、Gemini、Midjourney、Sora、Runway等主流模型生成的图像、视频进行检测，解决身份造假、证件欺诈等难题。

　　人脸伪造拦截率提升8倍，AI鉴伪技术落地多行业场景

　　凭借在复杂真实场景下的可信鉴伪能力，合合信息AI鉴伪技术目前已在金融、保险等30多个场景中落地。在金融风控领域，AI鉴伪系统可实现在线开户身份证检测、信贷审核资质材料防伪校验，以及反欺诈人脸识别与行为分析，为远程身份核验、信贷审批等环节提供可靠支撑。据悉，合合信息人脸深度伪造检测技术已应用至某头部国有银行，系统上线后，人脸伪造拦截率较原有系统提升8倍，显著降低身份冒用风险。

对支付截图PS篡改痕迹进行定位

　　除此之外，在电商运营场景中，针对AI造假“薅羊毛”、虚假售后欺诈频发的行业乱象，AI鉴伪技术可鉴别退换货凭证、商品瑕疵图与虚假评价，精准拦截AI伪造或篡改内容，维护公平交易秩序；保险理赔场景下，AI鉴伪技术能识别事故现场照片、医疗票据的伪造痕迹，实现海量材料智能审核，有效防范虚假理赔骗保行为。

识别AI生成“商品变质”图

　　面向真实场景的鉴伪能力的形成，源自合合信息长期的技术深耕与体系化建设。在算法能力方面，合合信息多次在国内外顶级学术会议的鉴伪技术竞赛中获得冠军，持续保持行业领先水平；在工程化落地方面，系统已实现对海光、华为等主流国产算力平台的适配，支持私有云、公有云等多种部署模式，具备高性能、高稳定性的生产级服务能力；标准建设方面，合合信息联合中国信通院发起并制定了《文本图像篡改检测系统技术要求》团体标准，自研鉴伪产品通过泰尔实验室权威认证，验证了其技术先进性和实际应用价值。（记者 战钊）