随着AIGC技术的快速发展，图像编辑工具日益强大，图像篡改变得更加容易，也更难被察觉。 虽然现有的图像篡改检测和定位方法（IFDL）通常很有效，但它们往往面临两大挑战:一是“黑匣子”性质，检测原理不明;二是泛化能力有限，难以应对多种篡改方法(如Photoshop、DeepFake、AIGC编辑)。 为解决这些问题，北京大学的研究团队提出了可解释的IFDL任务，并设计了FakeShield，这是一个多模态框架，能够评估图像的真实性，生成篡改区域掩码，并基于像素级和图像级的篡改线索提供判断依据。传统

["科学期刊Science宣布采用商业软件Proofig，通过AI检测图像篡改，预防不当操控图像的研究欺诈。","尽管软件能够捕捉到一些最严重的图像篡改案例，但了解软件操作方式的欺诈者仍有规避的可能。","图像篡改在科学研究中是一种常见欺诈手段，特别是在实验数据处理中。"]