识别人工智能图像的最佳做法是构建多证据链的分层流程：先用视觉线索快速初筛异常，再进行EXIF与编码层面的文件取证，随后借助PRNU、频域残差与深度学习检测器给出概率评估，最后以C2PA/Content Credentials与SynthID等来源水印进行溯源，并结合反向图片搜索与事实核验形成闭环。该组合策略兼顾效率、可解释性与合规审计，能在不同平台与场景稳定提升AIGC与合成图的识别置信度，降低误报与漏报风险。

本文给出 Python 浮点型取证的可操作路径：以 IEEE 754 binary64 为核心，采用大端序 bytes 与 float.hex() 双格式备份，连同 Python/系统/库版本等环境元数据一并归档；对位级与元数据计算哈希并签名，建立证据链；通过隔离环境重现与往返比对确保位级一致；在跨语言交换中选用规范编码（如 CBOR canonical）并记录字节序与版本，最终以报告与审计日志保障可采信与可复核性。

本文给出依法合规、科学取证、跨部门协同与数据驱动的犯罪侦查全流程框架，涵盖案件受理分流、现场勘查、证据链管理、访谈与数字取证、情报分析、国际协作、KPI与呈证要点，并结合工具与项目化方法提升效率与可采性，兼顾隐私保护与伦理治理，指出AI与自动化、隐私计算与平台整合等未来趋势。

文章系统阐述纪委取证的关键路径，强调依法合规、证据链完整与最小必要原则，给出从线索受理、立项审批、取证策略设计、保全镜像、访谈问询、数字取证、证据映射到报告出具的可操作流程。文中结合ISO/IEC 27037与ACFE研究指出，采用标准化方法与数字取证工具能显著提升可采性与效率，并通过权限分离、审计留痕与复核机制降低程序性瑕疵。同时提出跨境与隐私合规要点、常见风险与避坑、量化KPI与复盘路径，并展望智能化取证与自动化保全的发展方向，为建设合规、透明、高效的纪委取证体系提供实践框架。