导读
深度伪造技术主要利用深度学习算法，尤其是生成对抗网络（GAN），对图像、视频、音频等数字内容进行精细的合成和篡改，使其高度逼真，难以与真实内容区分。最初，深度伪造技术多出现于学术研究，科研人员致力于探索计算机视觉、语音合成等方面的技术发展。随着技术的逐渐成熟和开源工具的普及，深度伪造开始在娱乐、社交等大众领域崭露头角，如一些影视特效制作、个性化的视频内容创作等。但随之而来的是被不法分子利用，将深度伪造用于制造虚假信息、诈骗、侵犯隐私等，不仅严重扰乱了社会秩序和信任体系，还在国防、政治、经济和国民安全等多领域引发复杂问题。
在此背景下，深度伪造检测技术应运而生。检测技术的发展初期，主要依靠传统的图像、视频分析方法，从视觉上的瑕疵、数据的统计特征等方面入手，试图找出深度伪造的痕迹。但面对日益精进的深度伪造技术，这些方法逐渐捉襟见肘。于是，基于深度学习的检测模型成为研究热点，通过大量标注和未标注的真伪数据进行训练，让模型自动学习深度伪造内容的独特模式和特征，以实现更精准的检测。
当前，深度伪造与检测技术正处于激烈的技术博弈阶段，双方不断突破与反制，深刻影响着整个社会在数字时代的信任构建与信息安全保障。本期《前沿技术》栏目邀请到南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院院长付章杰教授进行专访，围绕如何构建多样化检测数据集、提升检测方法对未知类型内容的泛化能力，以及实现对深度伪造内容的精准检测等核心问题展开深入探讨，以飨读者。
付章杰 教授
南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院院长
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《中国安防》：目前深度伪造与深度伪造检测技术处于怎样的博弈状态？随着深度伪造技术的不断进步，检测技术面临哪些挑战？如何攻破这些挑战？
付章杰：2025年1月，国产大模型DeepSeek正式上线标志着国内大模型推理能力提升到新阶段。同时大模型的提出使深度伪造与深度伪造检测技术之间的“博弈”更加激烈。这种博弈关系与“猫鼠游戏”类似，一方面深度伪造不断提升；另一方面深度伪造检测则努力提升识别能力。
具体而言，由于深度伪造技术的飞速发展，生成伪造图像、视频日益逼真，加之各种公开伪造数据集发布，使得高质量伪造模型的训练变得异常简单，这些模型有意规避检测模型的特征提取机制，加剧了深度伪造检测的难度。而对于深度伪造检测技术而言，它们向着多模态融合、模型压缩、实时检测等方向发展，利用卷积神经网络、Transformer、多尺度时空建模、频域分析和图神经网络等不断提高检测性能。
然而，目前的深度伪造检测技术仍然面临诸多挑战，这些挑战包括：1.伪造质量日益逼真。主要表现为新一代伪造技术能保留复杂细节，如面部微表情、光影一致性、背景一致性，极大压缩检测模型的可识别特征空间。2.跨模态伪造与多模态伪造带来新风险。如视频、音频同步伪造、图文一致性欺骗等，使得检测需从单一模态扩展至跨模态时序一致性分析。3.检测模型的泛化能力不足。即某一检测模型在已知数据集上表现良好，但面对新的、未知类型的伪造往往失效，反映其过拟合或缺乏普适性。这点尤其重要，是制约深度伪造检测技术在实际中成功应用的最重要因素。4.对抗样本攻击与模型鲁棒性问题。攻击者可对检测模型进行反向工程，添加微小扰动或对抗噪声，使得检测模型误判。5.实时检测与算力资源受限。在实际应用中，如社交平台、监控系统等，检测系统需低延迟、高效率，但当前高精度模型通常计算复杂、响应慢。
如何攻破这些挑战，实际上目前的解决方案众多，比如引入元学习和弱监督学习技术提高模型对未知伪造类型的适应性；使用扩散模型提升对高隐蔽性伪造的鲁棒性；利用伪造生成模型反向制造高质量伪造样本；结合可验证水印、指纹追踪技术，从源头追踪视频是否被篡改。但这些方案目前都还处于摸索阶段，没有哪个方案能够完全解决深度伪造检测目前存在的多种挑战。
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《中国安防》：如何提高深度伪造检测模型在面对不同生成算法、不同质量、不同场景的伪造内容时的泛化能力，以适应复杂多变的现实情况？
付章杰：我们刚刚已经提到了泛化能力问题，泛化能力是深度伪造检测最重要的性能指标之一。泛化能力表示模型在已知数据集上表现良好，但面对未知类型的伪造性能会大幅度下降。然而，现有的生成模型性能越来越好，虽然生成的伪造图像各异，质量却非常高，这对深度伪造检测技术造成了很大挑战。结合目前已提出的伪造检测算法，我们可以从数据、模型、训练策略和评估机制等多个方面探讨如何解决泛化能力不足的问题。
在数据层面，我们可以进一步构建多源异构伪造数据集，包括来自不同深度伪造方法生成的图像/视频。融合不同压缩率、分辨率、光照、角度、表情、背景等多样条件，加入随机压缩、模糊、遮挡、色彩变换等扰动模拟实际传输或社交媒体平台处理后的伪造内容。或者是利用模型生成对抗扰动样本，提升模型对“强伪装”的鲁棒性。
在模型层面，我们可以引入泛化能力强的结构设计，例如扩散模型结合注意力机制，提取局部与全局信息。同时，对频域和空域混合建模，将图像频谱信息与空间特征结合，识别伪造中的频域伪迹。另一个思路是利用Transformer处理跨区域依赖，增强模型对长程依赖与高维特征的捕捉能力。
在训练策略层面，可以持续优化模型训练过程，引入领域判别器，对抗性地消除不同伪造方法之间的分布差异，实现跨方法泛化。或者使用多个专家模型训练一个泛化能力更强的检测模型。从“简单易识别”的伪造样本开始，逐步加入更复杂的、难以识别的样本。
在评估机制层面，我们需要合理的设计测试方案，例如使用交叉伪造方法评估，在训练集中不使用某一类伪造方法，仅在测试集评估，验证模型跨方法的能力。或者检测模型在不同数据采集设备、社交平台压缩条件下的表现。
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《中国安防》：当深度伪造涉及到图像、音频、文本等多类型信息融合伪造时，如何发展多模态融合的深度伪造检测技术，实现对复杂伪造内容的精准识别？
付章杰：多模态伪造本质上是将来自不同感知渠道的信息（如图像、声音、文字）进行协同生成，从而制造出逻辑一致、内容连贯的虚假信息。例如，一个伪造的视频可能包含由深度模型生成的人脸图像、与口型对齐的合成语音、由语言模型生成的伪造字幕文本。这种多模态内容往往在时序上对齐、在语义上关联、在感知层面具有高度一致性，因此其隐蔽性和迷惑性大幅增强。要实现对多模态伪造内容的精准识别，需从多模态特征提取、模态对齐机制、融合策略与判别方法等四个层面构建多模态检测技术。
1.多模态特征提取：多模态伪造检测的第一步是从各模态中提取具有判别性的伪造特征。这包括图像/视频模态，检测面部伪迹、图像纹理异常、光照不一致、边缘失真等。音频模态，利用声谱图分析声音中的合成痕迹。文本模态，往往表现为语义冗余、上下文逻辑混乱或表达风格突变。
2.模态间对齐机制：为了实现多模态的有效融合，必须首先进行模态间的对齐，即构建不同模态在时间或语义维度上的一一对应关系。这包括时间对齐，将音频与视频中的嘴型运动进行同步校验，确保语音与口型的发音位置在时间线上一致。语义对齐，将音频识别结果与字幕或图像中人物行为进行比对，检测语义层是否一致。身份对齐，检测语音与说话人身份是否匹配，图像中人物是否与语音来源一致。
3.多模态融合策略：多模态融合是多模态检测的关键，主要包括早期融合，在特征提取后立即将多模态表示拼接或映射到统一空间，适用于模态之间语义相近的场景，但对不同维度信息融合效果较弱。中期融合，引入跨模态注意力机制建立不同模态之间的交互映射，通过联合建模捕捉模态间一致性与差异性。后期融合，各模态分别进行伪造判别，然后通过集成学习整合各模态的检测结果。
4.判别机制与异常检测：在多模态融合基础上，构建有效的伪造内容判别机制，包括一致性约束建模，对音频-图像、图像-文本等模态之间的一致性进行建模。异常检测方法，采用对比学习、自监督方法学习“正常”多模态内容的分布，再识别偏离分布的异常内容。对抗样本鲁棒性检测，对模型进行对抗训练，提高其对轻微扰动和新型伪造攻击的识别能力。
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《中国安防》：由于深度伪造检测技术的敏感性，在实际应用中可能涉及到用户隐私和数据安全问题，如何在技术设计和应用过程中，充分保障用户的合法权益，避免隐私泄露风险？
付章杰：用户隐私和数据安全问题确实是目前深度伪造检测技术需要考虑的重要安全隐患。因为在检测伪造内容的过程中，常常需要处理大量涉及个人肖像、语音、行为、交流信息等敏感数据，如果缺乏合理的技术设计与应用边界，极易引发用户隐私泄露、数据滥用等问题。因此，如何在发展深度伪造检测技术的同时，构建隐私保护机制与法律伦理框架，成为技术落地的关键前提之一。
首先，在技术设计层面上，应优先引入隐私保护计算技术，以实现“在不暴露原始数据的前提下完成伪造检测任务”。一种重要方式是联邦学习，通过在本地设备上训练模型并只上传模型参数更新，而非原始用户数据。同时配合差分隐私机制，在参数更新过程中引入噪声，使攻击者难以从参数中逆推出用户敏感信息。另一个有效途径是使用同态加密技术，在保持数据加密状态下完成模型推理与分析，有效防止数据在传输和计算过程中被窃取。
其次，在模型训练和数据收集阶段，应贯彻最小可用原则，仅收集为实现特定检测目标所必需的数据。例如，在检测图像伪造时，只提取面部区域的纹理特征而非全图信息。在语音伪造检测中，仅使用声纹参数而不保留完整语音内容。此外，可通过数据脱敏技术对用户敏感属性进行处理，如模糊化处理人脸、匿名化用户名、去标识化文本内容等，降低数据泄露后的风险。
最后，在检测模型部署与运行阶段，应强化系统的访问控制与安全审计能力。平台需对模型使用权限、访问日志进行全面记录和监控，防止内部人员越权操作或外部攻击者利用检测系统非法获取隐私信息。同时，平台应建立用户知情与同意机制，明确告知用户检测目的、数据使用范围与保护措施，尊重用户的隐私自主权。这一点在社交平台、新闻媒体、教育平台等公共领域尤为重要，平台必须承担起数据责任主体的法律义务。
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《中国安防》：深度伪造检测技术的准确性评估缺乏统一、权威的标准，不同研究团队和机构的评估结果难以直接比较。请问如何建立一套科学、规范的评估体系，以推动深度伪造检测技术的良性发展？
付章杰：目前，国内外已提出大量的深度伪造检测算法，不同研究团队在检测准确性上的评价存在差异，导致检测技术的效果难以横向比较，也影响了相关成果的实际落地应用。因此，为推动深度伪造检测技术的科学发展，亟需建立一套系统、规范、具有公信力的准确性评估体系。
首先，应由权威机构牵头制定统一的评估指标体系。当前研究中常用的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值、AUC等，但在不同伪造类型和不同任务目标下，指标权重和解读方式应有所差异。因此，应根据伪造类型与检测场景的复杂性，制定分层分类的评估维度，涵盖检测性能、误报漏报率、模型泛化能力、可解释性等关键指标。
其次，需建立统一的多模态伪造数据集与评测平台。当前已有的深度伪造检测数据集如FaceForensics++、DFDC等虽具代表性，但大多集中在单模态或特定类型的伪造，难以覆盖真实应用中图像、音频、文本等多模态融合伪造内容。因此，应构建包含不同模态、不同语言、不同压缩质量、不同场景的标准化数据集，并结合开放平台提供统一评测接口，保障检测算法的横向可比性和可复现性。
再次，评估体系的建设需强调结果的可解释性与公平性。深度伪造检测不仅服务于学术和产业，更与司法、公民权利等密切相关，因此评估应包含模型对不同人群、不同语境的无偏性测试，防止模型在真实场景中产生歧视或误判。同时，引入可解释性分析维度有助于增强技术透明度，提升公众和用户的信任。
最后，评估体系的制定与更新应形成标准化组织与开放协作机制。可以由政府监管机构、科研院校、行业联盟共同成立评估标准工作组，推动形成国家级甚至国际通行的评估规范，持续推动技术演进、对齐标准、吸纳反馈，构建健康、有序、公平的深度伪造检测发展生态。
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《中国安防》：深度伪造检测技术的发展需要大量的专业人才支持，目前相关领域的人才储备相对不足。如何加强人才培养体系建设，培养出复合型人才？
付章杰：深度伪造检测技术作为人工智能与信息安全交叉融合的前沿领域，对人才提出了更高、更综合的要求。其发展不仅需要具备深度学习、图像处理、语音识别、自然语言处理等技术能力的人才，还需要掌握信息安全、伦理法律、隐私保护等多学科知识的复合型人才。然而，当前我国在该领域的人才培养仍处于起步阶段，专业设置不够完善、课程体系相对滞后、实践平台相对匮乏等问题制约着人才储备。因此，加强人才培养体系建设、构建复合型人才成长路径势在必行。
首先，应加快高校与科研院所的专业建设，推动“人工智能+信息安全+媒体内容识别”方向的交叉学科设置，开设包括深度伪造原理、检测算法、对抗攻击与防御、AI伦理治理等课程内容，构建系统化的教学体系。
其次，要鼓励政产学研用协同育人，建立人才联合培养机制。可以通过科研项目带动校企联合实验室、创新竞赛等方式，促进学生在多模态伪造识别、隐私保护、法律伦理审查等实际问题中得到锻炼。对于具备工程背景的学生，应引导其补足伦理与法律素养，而对于法律背景学生，则可通过人工智能素养课程提升其对技术逻辑的理解，实现多学科知识的深度融合。
最后，还应建设面向全社会的“复合型人才成长通道”，鼓励从业人员通过职业培训、线上课程、开源社区等途径持续进修，提升跨界能力，真正培养出既懂技术、又懂安全、又懂治理的人才队伍，为深度伪造检测技术的可持续发展提供坚实的人才保障。
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