由Paradigm 领投的新创Succinct Labs推出名为「ZCAM」的iPhone 应用程序，利用加密技术在拍摄照片与影片瞬间建立数字指纹，因应生成式AI 所引发的大量影像造假威胁。
数字签名如何建立影像与硬体的溯源关联
ZCAM 的核心运作机制是在影像捕捉的当下，即时针对像素内容产生加密杂凑（Cryptographic Hash）、结合智慧型手机硬体产生的独特加密签名。这套流程将媒体内容与特定的拍摄设备进行物理性的关联，确保影像来源为真实硬体而非由演算法合成。 Succinct Labs 指出目前的商业人工智慧侦测器在辨识技术快速演进下容易失效，因此该公司选择从硬体底层出发，让使用者能独立验证影音内容是否经过数字修改，这种由源头证明真实的做法，为数字内容的可信度提供了技术保障。
业界采取不同解决方案抵抗生成AI 泛滥引起的金融诈欺
根据德勤金融服务中心（Deloitte Center for Financial Services）的研究数据指出，生成式人工智慧可能导致美国的诈欺损失从2023 年的123 亿美元，攀升至2027 年的400 亿美元，面对日益严峻的资安与资讯真伪挑战，科技界正采取不同策略进行应对，Sam Altman 支持的World 专案，透过区块链建立真人身分验证World ID 辨认人工智慧。 Succinct Labs 的ZCAM 则专注于媒体内容本身的真实性验证，提供记者与企业端在处理敏感影音资讯时的核实工具。
Succinct Labs 以「零知识证明」架构进行加密审核
Succinct Labs 在密码学基础设施领域具有技术积累，其开发的SP1 零知识虚拟机（zkVM）目前保护超过40 亿美元的数字资产，该公司于2023 年8 月推出了Succinct Prover Network 主网及其原生代币PROVE，在以太坊上建立了一个去中心化的证明，ZCAM 应用程式即是建立在这种零知识证明技术之上，允许应用程式提交证明请求，并由独立的证明者进行验证，确保在不泄露拍摄细节隐私的前提下，完成对影像完整性与真实性的加密审核。
Succinct Labs 于2024 年完成由Paradigm 领投的5,500 万美元融资，投资方还包括来自Polygon 与EigenLayer 等区块链协议的创办人。尽管ZCAM 在技术端展现了防止伪造的潜力，但如何改变一般大众的拍摄习惯、主动让他们使用加密认证工具，将是主要考验。目前该应用的主要推广对象倾向于对资讯真实性有高度需求的专业领域，如新闻报导、法务采证与企业资产管理，试图在数字内容真假难辨的环境中建立新的信任标准。
本文链接地址：https://www.wwsww.cn/hqfx/38432.html
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。
