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深度偽造的濫用，給囯家、社會和個人帶來了潛在威脅。首先，介紹了深度偽造的概念和當前發(fā)展趨勢，分析了基于生成對抗網絡的深度偽造視頻的生成原理和模型，并介紹了視頻數(shù)據(jù)處理算法及主流的深度偽造數(shù)據(jù)集;其次，綜述了基于視頻幀內篡改特征的檢測方法，針對深度偽造視頻幀內的視覺偽影、面部噪聲特征的檢測問題，介紹了相關機器學習、深度學刁等分類算法、模型;然后，針對深度偽造視頻在幀間時空狀態(tài)不一致的情形，闡述了相關時間序列算法和檢測方法;接著，介紹了作為檢測補充手段的基于區(qū)塊鏈溯源的防篡改公共機制和數(shù)字水印、視頻指紋等信息安全方法;最后，總結了深度偽造視頻檢測技術的未來研究方向。
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