![Мультимодальная система обнаружения AIGC (Основная схема), горизонтальная блок-схема.
Представление: "Вход → Множественные сигналы → Решение → Обработка":
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Мультимодальная система обнаружения безопасности AIGC │
└──────────────────────────────────────────┘
[Входной контент]
Текст / Изображение / Видео / Аудио
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Слой обнаружения множественных сигналов (Ядро) │
└──────────────────────────────────────────┘
① Сигнал источника
- Водяной знак (Явный / Скрытый)
- Метаданные C2PA
- Отпечаток инструмента генерации
② Сигнал контента
- Модель обнаружения AI текста
- Обнаружение генерации изображений/видео
- Признаки Deepfake (Лицо, Частотная область)
③ Сигнал поведения
- Пакетная генерация
- Частота публикации
- Сходство контента
- Траектория поведения агента
④ Контекстный сигнал
- Актуальные события
- Чувствительные фигуры
- Аномальный путь распространения
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Слияние рисков и принятие решений по градации │
└──────────────────────────────────────────┘
- Многосигнальная оценка слияния
- Уровни риска R1 ~ R5
↓
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Стратегии управления и обработки │
└──────────────────────────────────────────┘
- Пропустить
- Маркировка риска
- Понижение / Ограничение трафика
- Перехват
- Ручная проверка](/_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)
Описание промпта
Мультимодальная система обнаружения AIGC (Основная схема), горизонтальная блок-схема. Представление: "Вход → Множественные сигналы → Решение → Обработка": ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Мультимодальная система обнаружения безопасности AIGC │ └──────────────────────────────────────────┘ [Входной контент] Текст / Изображение / Видео / Аудио ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Слой обнаружения множественных сигналов (Ядро) │ └──────────────────────────────────────────┘ ① Сигнал источника - Водяной знак (Явный / Скрытый) - Метаданные C2PA - Отпечаток инструмента генерации ② Сигнал контента - Модель обнаружения AI текста - Обнаружение генерации изображений/видео - Признаки Deepfake (Лицо, Частотная область) ③ Сигнал поведения - Пакетная генерация - Частота публикации - Сходство контента - Траектория поведения агента ④ Контекстный сигнал - Актуальные события - Чувствительные фигуры - Аномальный путь распространения ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Слияние рисков и принятие решений по градации │ └──────────────────────────────────────────┘ - Многосигнальная оценка слияния - Уровни риска R1 ~ R5 ↓ ┌──────────────────────────────────────────┐ │ Стратегии управления и обработки │ └──────────────────────────────────────────┘ - Пропустить - Маркировка риска - Понижение / Ограничение трафика - Перехват - Ручная проверка
![Научная иллюстрация, изображающая:
```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
# =========================
# Конфигурация
# =========================
class Config:
# ✅ Новая версия: Excel с точками скопления воды (добавлены кумулятивные осадки)
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'
# Результаты моделирования CA и географические данные
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
# Патч и выборка
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # Порог глубины воды для отрицательных образцов: < 1 см
tile_size = 200 # Размер ячейки пространственно равномерной выборки отрицательных образцов (единица: ячейка сетки)
# Типы one-hot кодирования землепользования (можно настроить в соответствии с вашими фактическими данными)
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# Связанное с обучением
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)
