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基于模态内和跨模态一致性的无监督多模态深度伪造检测
我们介绍了一种新的无监督方法，通过测量多模态特征（特别是视觉、音频和身份特征）之间的内部和跨模态一致性来检测深度伪造视频，通过广泛的实验验证了我们的方法，在深度伪造视频中存在显著的内部和跨模态不一致性，可以高精度地检测出它们，并能够通过人工
PDF7 months ago
CapST：一种强化且轻量化的深度伪造视频分类方法
通过创新和简化的模型，本研究致力于对通过五种不同的编码器生成的深度伪造视频进行分类，该模型在性能上达到最新水平，并且优化了计算资源的利用。该模型结合了 VGG19bn 的一部分作为骨干，使用胶囊网络和时空注意机制增强了模型的分类能力，并通过
PDF8 months ago
ProtoExplorer: 使用原型探索和精炼进行可解释的深度伪造视频法证分析
该论文提出了一种基于可视分析的原型学习过程模型，并在此基础上提出了 ProtoExplorer，一种用于探索和改进基于原型的深伪造检测模型的可视分析系统。ProtoExplorer 提供了在处理视频数据时可视化和时间过滤基于原型的预测的工具
PDF10 months ago
生成式人工智能技术对网络防御的影响和风险
本文提出方案利用 Cyber Kill Chain 对 Generative Artificial Intelligence 技术进行威胁抵御，通过强化侦测、欺骗以及对抗等多种策略有效减轻 GenAI 引起的网络攻击风险。
PDFa year ago
揭示 Deepfakes：蒙面自编码时空转换器用于加强视频伪造检测
提出了一种新颖的方法来检测深度伪造视频，使用一对通过自监督屏蔽自编码设置预训练的视觉转换器。
PDFa year ago
CVPR使用身份一致性 Transformer 保护名人免受 DeepFake 攻击
本文提出了 “Identity Consistency Transformer”，这是一种新颖的人脸伪造检测方法，专注于高级语义，特别是身份信息，并通过在内部和外部面部区域发现身份不一致来检测可疑面部，在身份一致性确定中包含一致性损失。该系
PDF2 years ago
基于 CNN 的 DeepFake 视频检测中的训练策略和数据增强
本文主要研究内容为探索 CNN-based detectors 在进行基于不同训练策略和数据增强技术的测试集和训练集的情况下，针对深度伪造视频中面部伪造的检测系统的不同影响。
PDF4 years ago
DeepFakes: 一项新的人脸识别威胁？评估和检测
在本文中，我们使用基于 GAN 的开源软件从 VidTIMIT 数据库的视频生成 Deepfake 视频，调整不同的训练和混合参数对生成视频的质量有显著影响，并表明当前的人脸识别系统和现有的检测方法都很容易受到 Deepfake 视频的干扰
PDF6 years ago
CVPR检测人脸扭曲痕迹，揭示 DeepFake 视频
本文通过深度学习和卷积神经网络技术识别 DeepFake 视频，并提出了一种不需要负面训练样本的方法，利用仿射变换中的瑕疵作为区分真假视频的显著特征，通过简单的图像处理操作即可模拟这些瑕疵。方法具有高效、节省时间和资源、鲁棒性等优点。
PDF6 years ago