Microsoft Research
As synthetic media grows, verifying what’s real, and the origin of content, matters more than ever. Our latest report explores media integrity and authentication methods, their limits, and practical paths toward trustworthy provenance across images, audio, and video. The post Media Authenticity Methods in Practice: Capabilities, Limitations, and Directions appeared first on Microsoft Research .
AI 生成摘要
隨著合成媒體的增長，驗證內容的真實性及其來源比以往任何時候都更加重要。我們最新的報告探討了媒體完整性與驗證方法、它們的局限性，以及在圖像、音訊和影片中實現可信來源驗證的實踐路徑。
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發佈日期：2026 年 2 月 19 日
作者：
Eric Horvitz，首席科學長
Andrew Jenks，首席首席專案經理
Jessica Young，科學與技術政策總監
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來自微軟《媒體完整性與認證：現狀、方向與未來》報告的洞察
在觀看網路上的圖像和影片時，區分事實與虛構已變得日益困難。具備韌性且值得信賴的技術可以幫助人們判斷他們所看到的內容是由攝影機或麥克風捕捉的，還是由 AI 工具生成或修改的。
我們將旨在幫助觀看者驗證數位內容來源和歷史（即來源回溯，provenance）的技術稱為「媒體完整性與認證」（Media Integrity and Authentication, MIA）方法。這項技術由致力於擴展這些能力的標準組織「內容來源回溯與真實性聯盟」（Coalition for Content Provenance and Authenticity, C2PA）所推動。隨著能夠大規模創建逼真圖像、影片和音訊的 AI 系統快速發展，這類技術以及浮水印和指紋識別等補充方法已變得至關重要。
我們的團隊意識到網路內容完整性演進的一個轉折點，這是由四種力量的匯聚所驅動的：
來源回溯信號的實用性和可靠性（無論是證明內容為合成的，還是對現實場景的真實捕捉），不僅取決於技術的進步，還取決於更廣泛的數位生態系統如何採用、實施和管理這些工具。圍繞促進一致性和清晰度的實施選擇達成一致，對於確保透明度信號是增強而非削弱公眾信心至關重要。
為了應對這些挑戰，我們對 MIA 方法在現實世界中的限制、邊緣案例以及新興的「攻擊面」進行了全面評估。今天，我們在《媒體完整性與認證：現狀、方向與未來》報告中發佈了我們的研究結果。該報告總結了所學到的經驗，並概述了未來幾年加強媒體完整性的實踐方向。
透過 Microsoft Research 的這些實驗性技術，一窺 AI 未來可能的發展方向。
我們的研究認識到，不同的媒體完整性與認證方法服務於不同的目的，並提供不同程度的保護。在詳細定義每種方法後，我們重點關注了跨圖像、音訊和影片的安全來源回溯（C2PA）、隱形浮水印和軟雜湊指紋識別（soft hash fingerprinting）。
基於我們對這些 MIA 方法在不同模態、攻擊類別和現實工作流程中的評估，出現了幾項新發現，包括兩個新概念：
根據我們的發現，我們確定了進一步加強媒體認證的四個有前景的方向，並提出了支持更有效實施策略和未來決策的建議。我們在下方總結了研究結果和方向，更多細節可在報告中查閱。
這份報告標誌著我們媒體來源回溯旅程（開啟新分頁）新篇章的開始。這建立在多年的基礎工作之上，從 2019 年開發第一個原型，到 2021 年共同創立 C2PA，並幫助催化了一個現已發展到擁有超過 6,000 名成員和附屬機構（開啟新分頁）支持 C2PA 內容憑證（Content Credentials）的生態系統。這項研究代表了該長期承諾的最新演進。
我們希望分享我們的學習成果能幫助他人為這一重要浪潮做好準備，特別是在生成式技術加速發展且來源回溯信號倍增的情況下。這項工作已經在微軟的各項產品中展開。總之，這些方向突顯了生態系統協作、強化和創新的機會，使認證信號不僅僅是可見的，而且在整個內容生命週期中都是強大、有意義且具備韌性的。
首席科學長
首席首席專案經理
科學與技術政策總監
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