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面向AI安全的深度伪造视频检测技术

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针对实际应用伪造类型多样化,而检测过程中只检测单一伪造数据类型等问题,提出了一种新的数据预处理方法,解决了视频中运动图像容易连续重叠的问题;针对人脸模糊伪造,侧面人脸伪造和遮挡人脸伪造问题,利用小卷积核代替大卷积核的方法训练出自己的Deeper网络;针对帧插入、帧复制、帧修改、帧内篡改四种常见的深度视频伪造,尤其是在测试领域差距较大的情况下,容易产生泛化性不足的问题,设计了一种改进的基于双流分析的深度伪造视频检测模型.
Video deepfake detection technology for AI security
Introduces a novel data preprocessing technique aimed at addressing the challenge of persistent image overlap in video sequences.To combat issues such as face blur forgery,side face forgery,and occluding face forgery,we employ a Deeper net-work trained using small convolution kernels,in lieu of large ones.Furthermore,we propose an improved deepfake detection model that leverages a two-stream analysis approach to enhance generalization.This model effectively tackles common video forgery types,including frame insertion,frame copying,frame modification,and intra-frame tampering.Particularly,our approach exhibits robust performance even in scenarios where there is a substantial divergence in the test data.

AI securityvideo deepfake detectionocclusionDeeper networktwo-stream analysis

李杏清、王志兵、杨润丰、张金旺、詹宝容

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东莞职业技术学院建筑学院,东莞 523808

东莞职业技术学院电子信息学院,东莞 523808

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AI安全 视频伪造检测 遮挡 Deeper网络 双流分析

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2024

10.3969/j.issn.1007-1423.2024.05.012

现代计算机
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影响因子：0.292
ISSN：1007-1423
年,卷(期)：2024.30(5)
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