![Sistema de Detección AIGC Multimodal (Diagrama Central), un diagrama de flujo horizontal.
Puede representarse como "Entrada → Múltiples Señales → Decisión → Manejo":
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Sistema de Detección de Seguridad AIGC Multimodal │
└──────────────────────────────────────────┘
[Contenido de Entrada]
Texto / Imagen / Video / Audio
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Capa de Detección de Múltiples Señales (Núcleo) │
└──────────────────────────────────────────┘
① Señal de Origen
- Marca de Agua (Explícita / Implícita)
- Metadatos C2PA
- Huella Digital de la Herramienta de Generación
② Señal de Contenido
- Modelo de Detección de IA de Texto
- Detección de Generación de Imagen/Video
- Características Deepfake (Cara, Dominio de Frecuencia)
③ Señal de Comportamiento
- Generación por Lotes
- Frecuencia de Publicación
- Similitud de Contenido
- Trayectoria del Comportamiento del Agente
④ Señal de Contexto
- Eventos Destacados
- Figuras Sensibles
- Ruta de Propagación Anormal
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Fusión de Riesgos y Decisión de Calificación │
└──────────────────────────────────────────┘
- Puntuación de Fusión Multi-Señal
- Niveles de Riesgo R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Estrategias de Gobernanza y Manejo │
└──────────────────────────────────────────┘
- Pasar
- Etiquetado de Riesgo
- Degradación / Limitación de Tráfico
- Interceptar
- Revisión Manual](/_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)
Descripción del prompt
Sistema de Detección AIGC Multimodal (Diagrama Central), un diagrama de flujo horizontal. Puede representarse como "Entrada → Múltiples Señales → Decisión → Manejo": ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Sistema de Detección de Seguridad AIGC Multimodal │ └──────────────────────────────────────────┘ [Contenido de Entrada] Texto / Imagen / Video / Audio ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Capa de Detección de Múltiples Señales (Núcleo) │ └──────────────────────────────────────────┘ ① Señal de Origen - Marca de Agua (Explícita / Implícita) - Metadatos C2PA - Huella Digital de la Herramienta de Generación ② Señal de Contenido - Modelo de Detección de IA de Texto - Detección de Generación de Imagen/Video - Características Deepfake (Cara, Dominio de Frecuencia) ③ Señal de Comportamiento - Generación por Lotes - Frecuencia de Publicación - Similitud de Contenido - Trayectoria del Comportamiento del Agente ④ Señal de Contexto - Eventos Destacados - Figuras Sensibles - Ruta de Propagación Anormal ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Fusión de Riesgos y Decisión de Calificación │ └──────────────────────────────────────────┘ - Puntuación de Fusión Multi-Señal - Niveles de Riesgo R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Estrategias de Gobernanza y Manejo │ └──────────────────────────────────────────┘ - Pasar - Etiquetado de Riesgo - Degradación / Limitación de Tráfico - Interceptar - Revisión Manual
![```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
# =========================
# Configuración
# =========================
class Config:
# ✅ Nueva versión: Excel de puntos de acumulación de agua (se añadió la precipitación acumulada)
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'
# Resultados de la simulación CA y datos geográficos
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
# Parche y Muestreo
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Umbral de profundidad del agua para muestras negativas: < 1cm
tile_size = 200 # Tamaño de la celda para el muestreo espacial uniforme de muestras negativas (unidad: celda de la cuadrícula)
# Tipos de codificación one-hot de uso del suelo (se pueden ajustar según sus datos reales)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Relacionado con el entrenamiento
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)
