信息安全研究 ›› 2022, Vol. 8 ›› Issue (3): 258-.

• 深度学习安全与对抗专题 • 上一篇    下一篇

深度伪造生成和检测技术综述

张煜之;王锐芳;朱亮;赵坤园;刘梦琪;   

  1. (郑州轻工业大学计算机与通信工程学院 郑州450001)
  • 出版日期:2022-03-01 发布日期:2022-03-01
  • 通讯作者: 张煜之 硕士研究生.主要研究方向为信息安全、机器学习对抗. 2301747676@qq.com
  • 作者简介:张煜之 硕士研究生.主要研究方向为信息安全、机器学习对抗. 2301747676@qq.com 王锐芳 硕士,讲师.主要研究方向为信息安全、机器学习对抗. wangruifang29@163.com 朱亮 硕士研究生.主要研究方向为信息安全、机器学习对抗. 179728398@qq.com 赵坤园 硕士研究生.主要研究方向为信息安全. 280518242@qq.com 刘梦琪 硕士研究生.主要研究方向为信息安全. liu_confidence@163.com

The Review of Generation and Detection Technology for Deepfakes

  • Online:2022-03-01 Published:2022-03-01

摘要: 近年来兴起的深度伪造技术能够篡改或生成高度逼真且难以甄别的音视频内容,并得到了广泛的良性和恶意应用。针对深度伪造的生成和检测,国内外专家学者进行了深入研究,并提出了相应的生成和检测方案。对现有的基于深度学习的音视频深度伪造生成技术、检测技术、数据集以及未来的研究方向进行了全面的概述和详细分析,这些工作将有助于相关人员对深度伪造的理解和对恶意深度伪造防御检测的研究。

关键词: 深度学习, 深度伪造, 生成技术, 检测技术

Abstract: In recent years, deepfakes technology can tamper with or generate highly realistic and difficult to distinguish audio and video content, and has been widely used in benign and malicious applications. For the generation and detection of deepfakes, experts and scholars at home and abroad have conducted in-depth research, and put forward the corresponding generation and detection scheme. This paper gives a comprehensive overview and detailed analysis of the existing audio and video deepfakes generation and detection technology based on deep learning , data set and future research direction, which will help relevant personnel to understand deepfakes and research on malicious deepfakes prevention and detection.

Key words: deep learning, deepfakes, generation technology, detection technology