视听觉深度伪造检测技术研究综述

深度学习被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和无人驾驶等领域,引领了新一轮的人工智能浪潮。然而,深度学习也被用于构建对国家安全、社会稳定和个人隐私等造成潜在威胁的技术,如近期在世界范围内引起广泛关注的深度伪造技术能够生成逼真的虚假图像及音视频内容。本文介绍了深度伪造的背景及深度伪造内容生成原理,概述和分析了针对不同类型伪造内容（图像、视频、音频等）的检测方法和数据集,最后展望了深度伪造检测和防御未来的研究方向和面临的挑战。     

深度伪造与检测技术综述

深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功,超越了众多传统的方法.然而近年来,深度学习技术被滥用在假视频的制作上,使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息,并合成虚假的语音来制作色情电影、虚假新闻、政治谣言等.为了消除此类伪造技术带来的负面影响,众多学者对假...     

一种基于双流网络的Deepfakes检测技术

随着深度学习技术的飞速发展,以Deepfakes为代表的深度伪造技术开始充斥在互联网上的各个角落。Deepfakes借助于生成对抗网络和自动编码器技术,能够轻松替换人脸以及篡改人的表情信息。此类Deepfakes假视频可以制作虚假色情影片、谣言,传播假新闻,甚至影响政治选举,带来的社会影响极其恶劣。然而,针对此类伪造视频的检测技术还远远落后于生成技术,已有的工作都存在一定的局限性,并不能较好地对Deepfakes视频进行检测。本文首先对现有生成和检测工作进行综述,并分析了现有工作的缺陷,然后提出了基于EfficientNet的双流网络检测框架。通过在大规模开源数据集FaceForensics++测试,我们的检测技术可以在检测Deepfakes类假视频上平均准确率达到99%以上,并一定程度提高模型对抗压缩的能力。