DeepFake 检测：当前的挑战和下一步

Mar, 2020

DeepFake 检测：当前的挑战和下一步

DeepFake Detection: Current Challenges and Next Steps

Siwei Lyu

TL;DR本文讨论了 AI 算法生成的高质量伪造视频和音频（deep fakes）对于作为事件确定证据的视频和音频的挑战，强调了其中的一些挑战并探讨了相关研究机会。

Abstract

High quality fake videos and audios generated by ai-algorithms (the deep fakes) have started to challenge the status of videos and audios as definitive evidence of events. In this paper, we highlight a few of these chal

ai-algorithms deep fakes definitive evidence research opportunities challenges

发现论文，激发创造

深度伪造算法的比较分析

通过综述现有的 deepfake 生成和检测技术，本文分析了基于深度学习的 deepfake 创建方法和检测技术，并讨论了当前的 deepfake 检测方法的局限性和挑战，以及未来的研究方向，强调了对 deepfake 检测技术持续研究和发展的重要性，以应对 deepfake 对社会的负面影响，并确保数字视觉媒体的完整性。

Sep, 2023

深度伪造检测和有限计算能力的影响

快速发展的技术和人工智能使得 deepfakes 成为一种越来越复杂和难以识别的技术。为了确保信息的准确性，控制虚假信息和大规模操控，寻找和发展能够普遍检测伪造视频的人工智能模型至关重要。本文旨在解决在计算资源有限的情况下检测 deepfakes 在各种现有数据集中的问题。目标是分析在这些限制下不同深度学习技术的适用性，并探索提高其效率的可能方法。

Feb, 2024

即时深度伪造威胁讨论文件

本文讨论了生成式深度学习模型所造成的威胁，特别是其用于混淆、欺诈和社会工程攻击等方面的弊端，并且提出了加强社会防御的建议。

Jun, 2023

深度伪造检测、防范和响应：挑战与机遇

本研究旨在解决加拿大组织存在越来越多的网络攻击风险这一问题，提出了一种机器学习算法来检测 Deepfakes 现象，从而在开发和部署阶段使我们的 AI 系统更具有健壮性和安全性，加强对由国家赞助的黑客团队发起的深造假行动的及时发现以及在深度研究识别的 Deepfakes 负载时进行深入的法医分析。

Nov, 2022

深度伪造的创造与检测：一项调查

本文旨在探讨生成深度学习算法如何创作和侦测 Deepfakes，并提供对其工作原理的深入了解以及当前领域的趋势和进展、目前防御解决方案的不足之处以及需要进一步研究和关注的领域。

Apr, 2020

Deepfakes 生成和检测：现状、挑战、对策和发展方向

本文综述了现有工具和基于机器学习的方法，用于深度伪造（Deepfake）的生成和检测，并讨论了目前的公共数据集和对技术进行性能评估的关键标准，强调了未来研究的方向。