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發布時間：2023-03-18 11:30:54 作者：知網小編 來源：m.ld2008.cn
Deepfake的快速發展和應用，給個人隱私數據、社會穩定和國家安全等造成了潛在威脅，針對深度偽造內容的檢測和防御現已成為世界各國政府、企業乃至個人所關注的熱點問題之一。 檢測深度偽造（和人相關）的方法通常分為兩大類：偽影識別法和無定向法。
深度偽造技術也可用于誤導輿論、擾亂社會秩序, 甚至可能會威脅人臉識別系統、干預政府選舉和顛覆國家政權等, 已成為當前最先進的新型網絡攻擊形式。基于深度偽造技術構建的圖像/視頻換臉、語音詐騙等事件數見不鮮, 相繼出現了FakeApp、Faceswap等多個“一鍵式”內容合成 (圖像、視頻、語音)應用程序, 2019 年 6 月甚至出現了“一鍵式”智能脫衣軟件 Deepnude, 雖然該軟件在發布之后即迫于輿論壓力被開發者下架, 但仍在全球范圍內引起了巨大恐慌。深度偽造內容的危害和影響已經蔓延至世界各地, 針對深度偽造內容的檢測和防御現已成為世界各國政府、企業乃至個人所關注的熱點問題之一。 在深度偽造中廣泛使用的深度學習技術主要有：
現有的深度偽造圖像主要是指臉部的篡改，而臉部篡改偽造主要分為兩大類，一類是換臉偽造，通過 交換兩張圖像的人臉達到人身份修改的目的，其技術從傳統的3D 重建方法發展到現在以生成對抗網絡為 基礎的深度偽造；另一類是臉部表情屬性偽造，遷移指定表情等動作到目標圖像而不修改目標人臉標志， 達到偽造表情或者特定動作目的，其技術也從基于3D 的圖形學方法演變到最新的深度學習方法。
當前, 深度偽造視頻檢測方法可分為三大類: 第一類是基于跨視頻幀組時序特征的檢測方法, 第二類是基于視頻幀內視覺偽像的檢測方法, 第三類則是基于新興技術的檢測方法。 由于深度偽造內容檢測模型經常使用在線收集的 (靜態)面部圖像集進行訓練, 無法實現對眨眼、呼吸和心跳等生理信息的準確偽造, 故可以基于生理信息的合理性來構建深度偽造視頻檢測方法。
