استخدام التعلم الآلي للكشف عن التزوير في الصور الرقمية: دراسة شاملة

اعداد : همسه محمد احمد , شوخان محمود حمه

المركز الديمقراطي العربي : –

• مجلة مدارات إيرانية : العدد الثامن والعشرون حزيران – يونيو 2025 المجلد 7, دورية علمية محكمة تصدر عن #المركز_الديمقراطي_العربي  ألمانيا –برلين” .تعنى بالشأن الإيراني داخليا واقليميا ودوليا.
• فصلنامه مدارات إيرانية فصلنامه  أي علمي از طرف مركز دمكراسي عربي برلن منتشر مي شود.

للأطلاع على البحث “pdf” من خلال الرابط المرفق :-

https://democraticac.de/wp-content/uploads/2025/05/%D9%85%D8%AC%D9%84%D8%A9-%D9%85%D8%AF%D8%A7%D8%B1%D8%A7%D8%AA-%D8%A5%D9%8A%D8%B1%D8%A7%D9%86%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%AF%D8%AF-%D8%A7%D9%84%D8%AB%D8%A7%D9%85%D9%86-%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B4%D8%B1%D9%88%D9%86-%D8%AD%D8%B2%D9%8A%D8%B1%D8%A7%D9%86-%E2%80%93-%D9%8A%D9%88%D9%86%D9%8A%D9%88-2025.pdf

ملخص :

أصبح التعلم الآلي حجر الزاوية في مواجهة تحديات التزوير في الصور الرقمية في عصر يعتمد بشكل متزايد على المحتوى المرئي (Fridrich & Kodovský, 2012). مع تطور تقنيات معالجة الصور مثل الفوتوشوب وبرامج التعديل المتقدمة، أصبح التمييز بين الصور الحقيقية والمزورة أكثر صعوبة (Farid, 2016). هنا يأتي دور تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، التي أثبتت كفاءتها في تحليل الأنماط الدقيقة واكتشاف التلاعبات التي قد تخفى على العين البشرية (Bayar & Stamm, 2016).