CredenceAI 多模态虚假新闻检测平台

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🌐 项目背景

政策驱动：响应中央网信办"清朗AI"专项行动要求，构建覆盖内容治理、传播链追踪、公众教育、协同免疫的「四位一体」治理体系
技术使命：应对AI生成内容泛滥的挑战，打造融合传统特征分析与大模型技术的虚假新闻检测解决方案

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🚀 核心功能亮点

多维度检测体系

特色功能模块

• 智能取证工坊：支持谣言传播路径追踪与证据链自动生成 • 热点谣言地图：省级粒度的实时谣言分布热力图（支持时间轴回溯） • AI对抗实验室：提供"以AI对抗AI"的谣言生成/检测沙箱环境 • 数字免疫力测评：包含新闻真实性测试题库与个性化能力提升方案

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🛠️ 技术架构

系统架构图

[用户端] → (REST API) → [核心引擎层] ←→ [知识库系统]
                    │
                    ├─ 特征提取引擎（BERT/ERNIE/TF-IDF）
                    ├─ 多模态分析引擎（CFFN/Swin Transformer）
                    ├─ 传播分析引擎（时空图神经网络）
                    └─ 大模型推理引擎（DeepSeek/ERNIE 3.0）

关键技术栈

• NLP处理：BERT-wwm-ext / ERNIE 3.0 / TextRank • 多模态分析：CFFN（Consistency-learning Fine-grained Fusion Network） • 传播建模：GraphSAGE + 时空注意力机制 • 大模型应用：DeepSeek-R1 微调框架

graph TD
    A[用户端] --> B(REST API)
    B --> C[核心引擎层]
    C --> D[知识库系统]
    C -->|数据流| E[特征提取引擎]
    C -->|多模态分析| F[视觉语义解析]
    C -->|传播建模| G[图神经网络]
    C -->|逻辑推理| H[大模型服务]
    
    E -->|BERT/ERNIE| I[文本特征]
    F -->|Swin-T| J[图像特征]
    G -->|GraphSAGE| K[传播图谱]
    H -->|DeepSeek| L[逻辑验证]

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📊 性能指标

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🖥️ 部署指南

环境准备

1. 克隆项目

git clone <repository-url>

2. 创建虚拟环境（推荐Conda）

conda create --name news_detect python=3.11
conda activate news_detect

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量

# 复制环境模板文件
cp .env.example .env

# 编辑配置参数（建议使用VS Code）
code .env

系统配置

采用集中式配置管理，配置文件位于src/config.py

配置方式二选一：

1️⃣ 环境变量法（推荐） • 在.env文件中设置参数 • 支持热更新（无需重启服务）

2️⃣ 直接修改法 • 编辑src/config.py的默认值 • 需重启服务生效

核心配置参数

数据资源部署

📁 百度网盘资源

链接：https://pan.baidu.com/s/14qxSO4LPOJtozEm7hPRHBQ 
提取码：dpc3

文件目录说明

1. 模型文件 • 存放路径：项目根目录 /model • 包含NLP模型和本地推理模型

2. 检测数据 • output_data.json → src/static/backend/ • 历史检测结果存储文件

3. 向量存储 • storage/ → src/static/backend/ • 新闻特征向量数据库

4. 多模态检测模块 • MultiModal_DeepFake_main/ → src/frontend/ • 包含图像/视频检测组件

系统启动

# 启动Flask服务
python run.py

# 成功启动后访问
http://localhost:5000

注意：使用OpenAI API会产生费用，建议通过.env中的USE_OPENAI_API参数控制调用策略。本地模型支持常见的中文预训练模型。

文件夹配置

🌳 核心结构

├── run.py # 🚀 系统启动入口（Flask应用主程序） ├── src/ # 💻 核心代码库（遵循MVC设计模式） │ ├── init.py # 🔌 应用初始化模块（蓝本注册/依赖注入） │ ├── backend/ # 🛠️ 业务逻辑层（路由控制/数据处理） │ ├── frontend/ # 🎨 用户交互层（界面逻辑/可视化组件） │ ├── static/ # 🖼️ 静态资源池（CSS/JS/图标库） │ └── templates/ # 🖥️ 模板引擎 ├── model/ # 🤖 模型仓库（版本化管理） ├── uploads/ # 📤 用户上传区（自动分日期存储） ├── data/ # 🗃️ 外部数据 ├── .env # 🔒 环境密钥库（生产环境配置） └── .env.example # 🧪 环境模板（新用户指引）

开源政策

本项目采用 Apache 2.0 开源协议，模型权重文件遵循附加使用条款（详见MODEL_LICENSE）

https://i1.hdslb.com/bfs/archive/eb847128069b80c39a63d05c1e695ce09b32bce5.jpg

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📮 视频介绍

📮 技术支持

核心团队：秃头也要上
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