深度伪造检测论文推荐 如何检测深度伪造内容？

发布时间：2023-02-10 11:10:53 作者：知网小编 来源：www.it54.cn

如何检测深度伪造内容？

Deepfake的快速发展和应用，给个人隐私数据、社会稳定和国家安全等造成了潜在威胁，针对深度伪造内容的检测和防御现已成为世界各国政府、企业乃至个人所关注的热点问题之一。 检测深度伪造（和人相关）的方法通常分为两大类：伪影识别法和无定向法。

深度伪造技术有哪些危害？

深度伪造技术也可用于误导舆论、扰乱社会秩序, 甚至可能会威胁人脸识别系统、干预政府选举和颠覆国家政权等, 已成为当前最先进的新型网络攻击形式。基于深度伪造技术构建的图像/视频换脸、语音诈骗等事件数见不鲜, 相继出现了FakeApp、Faceswap等多个“一键式”内容合成 (图像、视频、语音)应用程序, 2019 年 6 月甚至出现了“一键式”智能脱衣软件 Deepnude, 虽然该软件在发布之后即迫于舆论压力被开发者下架, 但仍在全球范围内引起了巨大恐慌。深度伪造内容的危害和影响已经蔓延至世界各地, 针对深度伪造内容的检测和防御现已成为世界各国政府、企业乃至个人所关注的热点问题之一。 在深度伪造中广泛使用的深度学习技术主要有：

什么是深度伪造图像？

现有的深度伪造图像主要是指脸部的篡改，而脸部篡改伪造主要分为两大类，一类是换脸伪造，通过 交换两张图像的人脸达到人身份修改的目的，其技术从传统的3D 重建方法发展到现在以生成对抗网络为 基础的深度伪造；另一类是脸部表情属性伪造，迁移指定表情等动作到目标图像而不修改目标人脸标志， 达到伪造表情或者特定动作目的，其技术也从基于3D 的图形学方法演变到最新的深度学习方法。

深度伪造视频检测方法有哪些？

当前, 深度伪造视频检测方法可分为三大类: 第一类是基于跨视频帧组时序特征的检测方法, 第二类是基于视频帧内视觉伪像的检测方法, 第三类则是基于新兴技术的检测方法。 由于深度伪造内容检测模型经常使用在线收集的 (静态)面部图像集进行训练, 无法实现对眨眼、呼吸和心跳等生理信息的准确伪造, 故可以基于生理信息的合理性来构建深度伪造视频检测方法。

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