《内容凭证： 加强生成式人工智能时代的多媒体完整性》最新25页报告

随着先进工具的出现，图像、视频等数字内容的创建、篡改与传播速度大幅提升，操纵公众认知的手段日趋多样。尽管媒体操控并非新现象，但人工智能（AI）与机器学习技术驱动的篡改手段在易用性、速度与逼真度上已达到传统验证方法难以识别的水平。虽然生成式AI正被广泛用于高效创作，但必须警惕其被滥用于恶意目的的风险。例如，攻击者可利用篡改或完全合成的媒体实施网络威胁、犯罪等活动，通过身份仿冒与虚假信息危害机构及个人。更深层的社会风险在于，信任缺失可能从个体、企业蔓延至整个社群。在此背景下，建立可验证媒体标准成为确保透明度的关键——通过有效、安全且鲁棒的技术方案，为媒体提供来源与完整性的可追溯证明。

内容来源追溯方案旨在构建媒体的全生命周期溯源链，涵盖原始出处与历史编辑记录。其中，内容凭证™（Content Credentials™）是一种基于加密签名元数据的解决方案，可在媒体从软件导出或硬件生成时嵌入来源信息。持久性内容凭证通过双重增强机制提升凭证可检索性：

• 数字水印：在媒体中嵌入不可见标识
• 媒体指纹匹配系统：建立鲁棒的特征比对体系

本文由美国国家安全局（NSA）、澳大利亚信号局网络安全中心（ASD ACSC）、**加拿大网络安全中心（CCCS）及英国国家网络安全中心（NCSC-UK）**联合撰写，重点阐述以下内容：

1. 内容凭证（尤其是持久性凭证）如何实现媒体来源透明化
2. 当前技术发展现状与挑战
3. 推荐实践：维护来源信息完整性的方法
4. 推动全信息生态系统广泛采用的重要性