本文提出了一种简单却难以超越的多模态神经模型，通过结合来自不同模态的特征，例如视频、音频、文本和微表情，我们证明了在现实生活视频中检测欺骗可以更加准确。在真实生活欺骗视频数据集上的实验结果表明，我们的模型在欺骗检测方面的准确率达到了 96.14％，ROC-AUC 为 0.9799。

Mar, 2018

本研究利用真实的政治辩论语音数据集，采用多模态深度学习架构进行欺诈检测以提升检测准确度。实验结果表明，使用语音特征可以有效提高欺诈检测的表现，并将数据集公开以期推进多模态欺诈检测的研究。

Oct, 2019

采用多模态投票型方法，利用图像、声音和语言特征进行自动欺骗检测，实验结果表明该方法优于现有技术。

Jun, 2023

提出一种针对真实法庭审判视频中隐蔽自动欺诈检测的系统，该系统利用从图像、声音和文本三个层面得到的低级和高级特征预测人类微表情，其中，IDT 特征 和 MFCC 特征也对系统性能提供了重要帮助，系统在经过交叉验证的数据集上的 AUC 为 0.877，优于现有接近最优的方法，同时也提供了一个用户研究，分析一般人在这个任务上的表现。

Dec, 2017

通过使用多语言变形器模型和多语言标注数据，对跨语言和跨模态的虚假语言进行全面研究，以解决在计算机安全和自然语言处理领域的虚假检测任务。

May, 2024

基于一项新型电视游戏节目数据的分析，我们检验了在目标真相存在的情况下，人们辨别文本内容真实性的能力，显示了存在一类能够与人类具有相似真相检测性能的检测器模型，这一模型基于大型语言模型，通过学习可分辨线索来确定真相，该模型在很多情况下能够检测出人类无法察觉的欺骗语言线索，并为与算法的协作提供了可能，进而增强人类的真相检测能力。

Nov, 2023

通过注意力感知神经网络和多模态融合策略，我们提出的方法在视频数据中准确地检测和阐明欺骗行为， 进一步使用低秩适应方法进行个体欺骗检测准确率的提高。

Sep, 2023

本文通过结合深度学习和判别模型提出了一种多模态方法用于自动检测欺诈，并且在五个数据集上进行了评估，结果表明基于面部表情的方法优于基于凝视和头部位置的方法，并且多模态方法与特征选择的结合可以提高检测性能。

Jul, 2023

利用卷积神经网络对多模态欺骗检测进行研究，从数据中提取语言和生理特征以训练神经网络模型，提出了融合两种模态的卷积神经网络模型，与早期方法相比，我们的系统表现更优，初步证明在数据有限的情况下使用神经网络进行欺骗检测是可行的。

Nov, 2023

本研究提出了一种基于真实对话视频的假脸检测技术，通过跨模态自监督学习得到时序稠密视频表示，鼓励假脸检测器基于面部运动、表情和身份等因素做出真 / 假决策，并在交叉操作泛化和鲁棒性实验中取得了最先进的表现。

Jan, 2022