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发布时间：2023-02-13 13:48:33 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
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：
随着听觉深度伪造的流行和技术能力不断的提升, 针对恶意使用 (如语音诈骗)的听觉深度伪造的检测变得越来越重要。 现有的听觉深度伪造检测技术主要通过语速、声纹和频谱分布等生物信息的差异化特征实现。 目前, 深度伪造检测模型的训练和评估多依赖于大规模的深度伪造内容数据集, 数据集的质量直
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。
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。
