![멀티모달 AIGC 탐지 시스템 (핵심 다이어그램), 가로형 순서도.
"입력 → 다중 신호 → 결정 → 처리"로 표현 가능:
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 멀티모달 AIGC 보안 탐지 시스템 │
└──────────────────────────────────────────┘
[입력 콘텐츠]
텍스트 / 이미지 / 비디오 / 오디오
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 다중 신호 탐지 레이어 (핵심) │
└──────────────────────────────────────────┘
① 소스 신호
- 워터마크 (명시적 / 암묵적)
- C2PA 메타데이터
- 생성 도구 지문
② 콘텐츠 신호
- 텍스트 AI 탐지 모델
- 이미지/비디오 생성 탐지
- 딥페이크 특징 (얼굴, 주파수 영역)
③ 행동 신호
- 대량 생성
- 게시 빈도
- 콘텐츠 유사성
- 에이전트 행동 궤적
④ 맥락 신호
- 핫스팟 이벤트
- 민감한 인물
- 비정상적인 전파 경로
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 위험 융합 & 등급 결정 │
└──────────────────────────────────────────┘
- 다중 신호 융합 점수화
- 위험 수준 R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ 거버넌스 및 처리 전략 │
└──────────────────────────────────────────┘
- 통과
- 위험 라벨링
- 다운그레이드 / 트래픽 제한
- 차단
- 수동 검토](/_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)
프롬프트 설명
멀티모달 AIGC 탐지 시스템 (핵심 다이어그램), 가로형 순서도. "입력 → 다중 신호 → 결정 → 처리"로 표현 가능: ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 멀티모달 AIGC 보안 탐지 시스템 │ └──────────────────────────────────────────┘ [입력 콘텐츠] 텍스트 / 이미지 / 비디오 / 오디오 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 다중 신호 탐지 레이어 (핵심) │ └──────────────────────────────────────────┘ ① 소스 신호 - 워터마크 (명시적 / 암묵적) - C2PA 메타데이터 - 생성 도구 지문 ② 콘텐츠 신호 - 텍스트 AI 탐지 모델 - 이미지/비디오 생성 탐지 - 딥페이크 특징 (얼굴, 주파수 영역) ③ 행동 신호 - 대량 생성 - 게시 빈도 - 콘텐츠 유사성 - 에이전트 행동 궤적 ④ 맥락 신호 - 핫스팟 이벤트 - 민감한 인물 - 비정상적인 전파 경로 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 위험 융합 & 등급 결정 │ └──────────────────────────────────────────┘ - 다중 신호 융합 점수화 - 위험 수준 R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ 거버넌스 및 처리 전략 │ └──────────────────────────────────────────┘ - 통과 - 위험 라벨링 - 다운그레이드 / 트래픽 제한 - 차단 - 수동 검토
![```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
# =========================
# 구성
# =========================
class Config:
# ✅ 새로운 버전: 빗물 축적 지점 엑셀 (누적 강우량 추가)
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 시뮬레이션 결과 & 지리 데이터
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
# 패치 & 샘플링
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 음성 샘플 수심 임계값: < 1cm
tile_size = 200 # 음성 샘플 공간 균등 샘플링 타일 크기 (단위: 그리드 셀)
# 토지 이용 원-핫 인코딩 유형 (실제 데이터에 따라 조정 가능)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 훈련 관련
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)
