使用基于规则的可解释卷积神经网络进行来源相机归属

为什么你的照片能透露比你想象的更多信息

你拍的每张照片都携带着有关拍摄相机的隐秘线索。对数字调查人员而言，这些线索可以帮助确认图像的真实性、追溯设备来源，或将不同犯罪现场的照片联系起来。如今，强大的人工智能（AI）工具能比人类更好地识别这些模式——但它们常常像神秘的“黑箱”一样难以理解。本文提出了一种打开这只黑箱的方法：一种基于规则的手段，以人类审查员可以理解并信任的形式，解释深度学习模型如何判断某张照片来自哪台相机。

引用: Nayerifard, T., Amintoosi, H. & Ghaemi Bafghi, A. Source camera attribution using a rule-based explainable convolutional neural network. Sci Rep 16, 9137 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40387-9

关键词: 数字取证, 可解释人工智能, 相机识别, 卷积神经网络, 图像取证