深入了解数字验证的科学原理。了解 SUS IT 如何使用最先进的取证技术检测音频、视频、图像和文档中的篡改行为。
AI 音乐与声音克隆模型通过基于海量数据集预测音频波形来运作。尽管它们在人耳听来已变得极具说服力，但通常会在频率频谱中留下细微的“数字指纹”，而这正是 SUS IT 专门设计用来检测的对象。
深度伪造使用神经网络将一张面孔映射到另一张面孔上。SUS IT 不仅关注表面图像，还深入分析视频本身的物理特性。我们逐帧分析一致性，以发现 AI 在跟踪失效时出现的瑕疵。
生成对抗网络（GAN）与扩散模型通过噪声生成图像。这一过程会留下一种规则的、网格状的噪声模式，与相机传感器产生的随机噪声（ISO 颗粒）截然不同。
AI 大语言模型本质上是统计预测引擎。它们倾向于选择“概率最高”的下一个词，导致生成的文本语法完美，但相较于人类写作，在统计上显得“平淡”。
如何获得最准确的取证结果，以及了解幕后运作原理。
MP3 压缩会以一种与早期 AI 模型极为相似的方式截断高频（超过 16kHz）。为获得 100% 的准确度，请始终上传 WAV 或 FLAC 文件。
对视频进行屏幕录制会引入“帧混合”和重新编码伪影，可能掩盖原始的 AI 瑕疵或产生误判。请尽可能上传原始文件。
经过大量编辑的媒体（滤镜、自动调音、调色）更难分析。如果您是需要证明原创性的创作者，请上传原始音轨或原始拍摄素材。
SUS IT 不仅仅是一个简单的分类器。我们使用配备扩展取证思考预算的新一代推理模型。
标准的 AI 检测器仅根据模式瞬间做出猜测。我们的系统采用思维链取证流程，会明确权衡证据：“这个伪影是压缩错误还是生成缺陷？”或“这个视觉瑕疵是渲染错误还是卷帘快门效应？”——随后再给出最终结论。
AI 模型日新月异，SUS IT 也是如此。我们的检测算法会持续更新，以识别最新的生成技术，从基于 Flux 的图像生成器到 ElevenLabs、Suno 等最新的声音克隆模型。
我们不仅仅检测已知的伪影，还会分析媒体的基本统计特性，以始终保持领先。我们的团队不断完善工具，力求在每次更新中为您提供更准确、更可靠、更精细的结果。