FakeIDet3-DB：面向证件安全评测的数字攻击精修与图像块提取

研究者提出 FakeIDet3-DB，作者称这是首个基于真实政府签发证件的数字篡改综合数据库，涵盖 copy-move 等经典篡改和换脸、图像修补等生成式 AI 篡改，并经精修处理抑制视觉伪影。为符合 GDPR 等数据保护法规，作者提出 PACE 伪匿名化上下文图像块提取算法，利用积分图映射和基于距离的非极大值抑制（NMS）勾勒匿名化掩膜，在防止个人身份信息（PII）泄露的同时最大化遮蔽区域周边的语义密度，从超过 6.4K 张真实与伪造证件图像中提取近 5.2M 个图像块。用最先进模型开展的评测显示，这些模型难以检测和定位来自生成式与经典技术的攻击，检测 EER 为 32.45%，定位 AUC-ROC 为 83.48%。