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摘要:
深度学习被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和无人驾驶等领域,引领了新一轮的人工智能浪潮.然而,深度学习也被用于构建对国家安全、社会稳定和个人隐私等造成潜在威胁的技术,如近期在世界范围内引起广泛关注的深度伪造技术能够生成逼真的虚假图像及音视频内容.本文介绍了深度伪造的背景及深度伪造内容生成原理,概述和分析了针对不同类型伪造内容(图像、视频、音频等)的检测方法和数据集,最后展望了深度伪造检测和防御未来的研究方向和面临的挑战.
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文献信息
篇名 视听觉深度伪造检测技术研究综述
来源期刊 信息安全学报 学科 工学
关键词 深度伪造 深度学习 生成对抗网络
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1-17
页数 17页 分类号 TP309.2
字数 15567字 语种 中文
DOI 10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2020.02.01
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
深度伪造
深度学习
生成对抗网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息安全学报
双月刊
2096-1146
10-1380/TN
大16开
北京市海淀区闵庄路甲89号
2016
chi
出版文献量(篇)
252
总下载数(次)
7
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