![Multimodales AIGC-Erkennungssystem (Kerndiagramm), ein horizontales Flussdiagramm.
Es kann dargestellt werden als "Eingabe → Multiple Signale → Entscheidung → Behandlung":
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Multimodales AIGC-Sicherheitserkennungssystem │
└──────────────────────────────────────────┘
[Eingegebener Inhalt]
Text / Bild / Video / Audio
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Multiple Signalerkennungsschicht (Kern) │
└──────────────────────────────────────────┘
① Quellsignal
- Wasserzeichen (Explizit / Implizit)
- C2PA Metadaten
- Fingerabdruck des Generierungswerkzeugs
② Inhaltssignal
- Text-KI-Erkennungsmodell
- Bild-/Video-Generierungserkennung
- Deepfake-Merkmale (Gesicht, Frequenzbereich)
③ Verhaltenssignal
- Batch-Generierung
- Veröffentlichungsfrequenz
- Inhaltsähnlichkeit
- Agenten-Verhaltenspfad
④ Kontextsignal
- Hotspot-Ereignisse
- Sensible Figuren
- Anormaler Verbreitungspfad
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Risikofusion & Einstufungsentscheidung │
└──────────────────────────────────────────┘
- Multi-Signal-Fusionsbewertung
- Risikostufen R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Governance- und Behandlungsstrategien │
└──────────────────────────────────────────┘
- Durchlassen
- Risikokennzeichnung
- Herabstufung / Traffic-Limitierung
- Abfangen
- Manuelle Überprüfung](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FKcbDvMhcVkeNLyqeUPMgBUBpsfqZSdZc%2Fd57ce067-2bfa-4882-9f92-d11c76f68c6f%2F8230df52-4095-4ad2-8087-64a62c47413c.png&w=3840&q=75)
Prompt-Beschreibung
Multimodales AIGC-Erkennungssystem (Kerndiagramm), ein horizontales Flussdiagramm. Es kann dargestellt werden als "Eingabe → Multiple Signale → Entscheidung → Behandlung": ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Multimodales AIGC-Sicherheitserkennungssystem │ └──────────────────────────────────────────┘ [Eingegebener Inhalt] Text / Bild / Video / Audio ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Multiple Signalerkennungsschicht (Kern) │ └──────────────────────────────────────────┘ ① Quellsignal - Wasserzeichen (Explizit / Implizit) - C2PA Metadaten - Fingerabdruck des Generierungswerkzeugs ② Inhaltssignal - Text-KI-Erkennungsmodell - Bild-/Video-Generierungserkennung - Deepfake-Merkmale (Gesicht, Frequenzbereich) ③ Verhaltenssignal - Batch-Generierung - Veröffentlichungsfrequenz - Inhaltsähnlichkeit - Agenten-Verhaltenspfad ④ Kontextsignal - Hotspot-Ereignisse - Sensible Figuren - Anormaler Verbreitungspfad ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Risikofusion & Einstufungsentscheidung │ └──────────────────────────────────────────┘ - Multi-Signal-Fusionsbewertung - Risikostufen R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Governance- und Behandlungsstrategien │ └──────────────────────────────────────────┘ - Durchlassen - Risikokennzeichnung - Herabstufung / Traffic-Limitierung - Abfangen - Manuelle Überprüfung
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Konfiguration
# =========================
class Config:
# ✅ Neue Version: Excel-Datei mit Wasseransammlungspunkten (mit kumulativem Niederschlag)
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# CA-Simulationsergebnisse & Geographische Daten
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & Sampling
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Schwellenwert für Wassertiefe für negative Stichproben: < 1cm
tile_size = 200 # Räumliche, gleichmäßige Sampling-Kachelgröße für negative Stichproben (Einheit: Rasterzelle)
# Landnutzungs-One-Hot-Encoding-Typen (können an Ihre tatsächlichen Daten angepasst werden)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Trainingsbezogen
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
