![Système de Détection AIGC Multimodal (Schéma Central), un organigramme horizontal.
Il peut être représenté comme "Entrée → Signaux Multiples → Décision → Traitement" :
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Système de Détection de Sécurité AIGC Multimodal │
└──────────────────────────────────────────┘
[Contenu d'Entrée]
Texte / Image / Vidéo / Audio
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Couche de Détection de Signaux Multiples (Noyau) │
└───────────────────────────────┬──────────┘
① Signal Source
- Filigrane (Explicite / Implicite)
- Métadonnées C2PA
- Empreinte de l'Outil de Génération
② Signal de Contenu
- Modèle de Détection IA de Texte
- Détection de Génération Image/Vidéo
- Caractéristiques Deepfake (Visage, Domaine Fréquentiel)
③ Signal de Comportement
- Génération en Lot
- Fréquence de Publication
- Similarité du Contenu
- Trajectoire du Comportement de l'Agent
④ Signal Contextuel
- Événements Phares
- Personnalités Sensibles
- Chemin de Propagation Anormal
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Fusion des Risques & Décision de Notation │
└──────────────────────────────────────────┘
- Notation de Fusion Multi-Signaux
- Niveaux de Risque R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Stratégies de Gouvernance et de Traitement │
└──────────────────────────────────────────┘
- Passer
- Étiquetage des Risques
- Déclassement / Limitation du Trafic
- Intercepter
- Examen Manuel](/_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)
Description du prompt
Système de Détection AIGC Multimodal (Schéma Central), un organigramme horizontal. Il peut être représenté comme "Entrée → Signaux Multiples → Décision → Traitement" : ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Système de Détection de Sécurité AIGC Multimodal │ └──────────────────────────────────────────┘ [Contenu d'Entrée] Texte / Image / Vidéo / Audio ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Couche de Détection de Signaux Multiples (Noyau) │ └───────────────────────────────┬──────────┘ ① Signal Source - Filigrane (Explicite / Implicite) - Métadonnées C2PA - Empreinte de l'Outil de Génération ② Signal de Contenu - Modèle de Détection IA de Texte - Détection de Génération Image/Vidéo - Caractéristiques Deepfake (Visage, Domaine Fréquentiel) ③ Signal de Comportement - Génération en Lot - Fréquence de Publication - Similarité du Contenu - Trajectoire du Comportement de l'Agent ④ Signal Contextuel - Événements Phares - Personnalités Sensibles - Chemin de Propagation Anormal ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Fusion des Risques & Décision de Notation │ └──────────────────────────────────────────┘ - Notation de Fusion Multi-Signaux - Niveaux de Risque R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Stratégies de Gouvernance et de Traitement │ └──────────────────────────────────────────┘ - Passer - Étiquetage des Risques - Déclassement / Limitation du Trafic - Intercepter - Examen Manuel
![```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
# =========================
# Configuration
# =========================
class Config:
# ✅ Nouvelle version : Excel des points d'accumulation d'eau (ajout de la pluviométrie cumulée)
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'
# Résultats de la simulation CA et données géographiques
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 & Échantillonnage
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Seuil de profondeur d'eau pour les échantillons négatifs : < 1cm
tile_size = 200 # Taille de la tuile d'échantillonnage spatial uniforme pour les échantillons négatifs (unité : cellule de grille)
# Types d'encodage one-hot de l'occupation du sol (peut être ajusté en fonction de vos données réelles)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Lié à l'entraînement
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)
