我们是如何使用AI防止伪造

“人工智能”(AI)的表述充满了许多假设,这些假设来自多年的科幻电影,其中涉及机器人控制世界。到目前为止,人工智能已经成为现代生活中的一个普遍真理,距离成为微波产生情感的异想天开的轶事还有很长的路要走。尽管事实上,幻想的机器人可以在以后打高尔夫和吃点零食的时候发挥作用,但是到现在为止,计算机科学家称其为“窄”或“弱”人工智能进入我们的日常生活。

假冒提出的问题逐渐出现在网络上。问题的规模随品牌,国家和平台的不同而变化,但是,显然,一些品牌和产品正受到假冒在线交易的不成比例的影响,因此实体商店或商人不会这样做。美国游戏组织Asmodee很快就在2018年进行了评估,评估显示,在售出的某些游戏中,约有70%的美国交易是伪造的。显然,并非所有品牌都以这种情感方式受到影响,但是,这表明了在线发行的诚意。

2017年,美国海关扣留了34,000多个假冒产品,比2016年增长了8%。零售商正争先恐后地扩展到伪造者之外,并开始探索创新和技术如何提供帮助。

人工智能已经扩展了可供他们使用的设备的库,但是,人工智能的执行成本可能很高。在任何情况下,需求都在增长,并且有两个组织已经退出,完全取决于人类的能力。随着假货的说服力越来越强,它们最终将达到一种特殊性,在这里,人类专家将为区分真货和假货而战。

到目前为止,组织正在为公司和品牌提供复杂的解决方案。就像Red Points,Cypheme和其他组织一样,Entrupy代表着对低成本高质假货ID的巨大授权。这些组织提供了创新技术,可以检查材料,色调,包装和不同属性以发现假货。

IBM Research创建了许多被称为Crypto Anchor Verifier的东西,这是一种AI伪造检测器,它利用区块链并在手机上运行。为了利用它,您需要为任何项目拍摄一张快照,然后应用程序将该图片与区块链分类账中的数据库进行比较,以决定可信度。

令人震惊的是,在任何情况下,对于那些已经拥有现有品牌保护程序并建立了日益完善的防伪计划的品牌,对AI解决方案的需求可能会真正被逐步阐明。对于刚刚投入时间进行防伪计划的品牌,假冒描绘方式将发生有效的可识别变化。

举一个具体的例子,对于足球俱乐部来说,经常发生的一件事是,假货经销商迅速了解到,当他们在产品说明中加入队名时,他们的物品就会被驱逐。因此,重新引入清单时,使用了一些较为常规的术语,例如“西班牙足球队员装备包2018/2019”,从而在边缘做出了非常特殊的描述。

这样一来,无论是人工搜索还是机器搜索,这些列表都很难被发现,尽管它们在网络上都有一席之地,并且可能被买家找到。在这种情况下,正在发展的AI创新之一可能就是图像识别。借助图像识别,品牌商可以更轻松地搜索并驱逐那些利用其IP来销售假冒商品的商品,以这种方式以可行的最智能的高效生产方式整合所有可访问的技术。

亚马逊将机器学习以及编程工程师,研究科学家,项目经理和研究人员与其品牌注册计划一起使用,该组织称,该计划将侵权行为减少了99%。但是,众多品牌都不是图书馆的一部分。

亚马逊透露了零号项目,该项目称零号项目将使品牌能够在没有亚马逊帮助的情况下独自出售假货。长期以来,亚马逊一直在其网站上与假冒伪劣物品作斗争,但同样会自动筛选假冒物品。该项目利用机器学习来不断检查亚马逊的商店并驱逐可疑假货。组织将其徽标,商标和其他有关其品牌的重要数据提供给亚马逊,并且亚马逊会在商品发布之前不断检查商品发布,以寻找虚假信息。

总部位于西雅图的初创公司DataWeave是面向零售商和消费者品牌的竞争情报服务提供商,提供了一种仿冒产品检测系统,该系统利用有关如何识别和帮助免除电子商务站点中仿冒产品的深度学习。

该团队将NVIDIA GeForce GTX 1080和GeForce GTX 1080 Ti GPU与cuDNN加速的TensorFlow和Caffe深度学习系统结合使用,在大量产品的目录图片(例如,硬件,化妆品,服装,鞋类,和家具。该组织表示,伪造物品被目录图像和内容中的“微小差异”发现,深度学习框架可以迅速识别出这些伪造物品。

尽管永远不会赢得关于假货的战争,但公司和品牌利用这一优势是可行的。通过使防伪系统民主化和自动化,可以想像地制止假货。但是,如果没有制造真实物品的组织的合作和投资,它将无法正常工作。

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