探索深度假冒检测的自主方法:对技术和评估的详细调查
Reshma Sunil1, Parita Mer1, Anjali Diwan1
1Department of CSE, Marwadi University, Rajkot, 360003, Gujarat, India.
Heliyon
|February 19, 2025
概括
深度假冒技术模糊了现实和欺骗,引发了人们对数字媒体真实性的担忧. 本次调查评估了自主深度假冒检测方法,这对于保护数字生态系统至关重要.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 数字法医学数字法医学
背景情况:
- 深度假冒技术的快速进步创造了令人信服的伪造媒体.
- 深度假冒对媒体的完整性,政治稳定和个人安全构成重大风险.
- 数字内容的真实性越来越受到复杂的操纵技术的挑战.
研究的目的:
- 综合调查和评估用于深度假冒媒体识别的自主技术.
- 分析用于检测操纵图像,音频和视频内容的最先进方法.
- 提高对深度假冒检测的理解,以提高数字生态系统安全性.
主要方法:
- 深入分析深度学习模型和其他用于深度假冒检测的基本技术.
- 使用机器学习,计算机视觉和音频分析探索新型检测方法.
- 关于自主深度假冒识别和评估的最新研究 (2018-2024) 的审查.
主要成果:
- 确定关键的深度假冒检测技术和工具.
- 评估各种方法在区分真实媒体和操纵媒体方面的有效性.
- 突出了自主深度假冒分析的最新进展.
结论:
- 自主深度假冒检测对于打击错误信息和确保数字内容真实性至关重要.
- 在机器学习和人工智能领域的持续研究对于保持领先于深度假冒进化至关重要.
- 加强检测能力对于保持对数字信息格局的信任至关重要.
