深度伪造检测、防范和响应：挑战与机遇

Nov, 2022

深度伪造检测、防范和响应：挑战与机遇

Deep Fake Detection, Deterrence and Response: Challenges and Opportunities

Amin Azmoodeh, Ali Dehghantanha

TL;DR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。

Abstract

According to the 2020 cyber threat defence report, 78% of Canadian organizations experienced at least one successful cyberattack in 2020. The consequences of such attacks vary from privacy compromises to immersing damage costs for individuals, companies, and countries. Specialists predict that the global loss from cybercrime will reach 10.5 trillion US dolla

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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

深度学习用于深伪造图像的生成和检测：综述

该文章调查了深度伪造技术的算法及检测方法，并讨论了相关挑战、研究方向与发展趋势。

Sep, 2019

使用深度学习检测深度伪造现象

这篇文章旨在综述目前使用深度学习算法来应对社交媒体上深度伪造威胁的深度伪造检测模型，详细讨论了这些模型的优点、局限性和未来发展方向。

Jul, 2022

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

利用深度学习方法进行深度伪造检测：综述

本论文旨在探讨不同的方法学以实现具有更高准确度的低成本模型，以检测 Deepfake，并解决数据集的泛化问题。

Apr, 2023

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。

Feb, 2021

深度学习方法检测深度伪造内容综述

本文通过深度学习方法，系统地回顾了近年来深度伪造内容识别的研究，并报告了对于未解决的深伪造检测问题和不足之处的未来方向。

Feb, 2022

DeepFake 检测：当前的挑战和下一步

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。

Mar, 2020

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

深度伪造检测领域的最新进展

调查和分析当前深度伪造检测领域的各种方法和进展，以解决恶意深度伪造创建和缺乏普适性深度伪造检测方法的问题。

Aug, 2023