标题：基于深度学习的深度伪造检测方法
作者：朱振
作者单位：东南大学自动化学院，江苏 南京 210096
关键字：深度伪造；视觉变换器；高效网络；伪造检测
摘要：目前DeepFake这种深度伪造技术在网络上被滥用，来制作色情电影、虚假新闻，甚至可能将其用于政治人物来制造政治谣言，这对国家安全和社会稳定带来了潜在的威胁。针对这个问题，提出了一种基于深度学习的深度伪造检测方法。该模型是基于深度神经网络模型EfficientNet-B4，并结合了Vision Transformer技术。实验阶段将该方法在两个数据集FaceForensics++和Celeb-DF上进行了论证。实验结果表明，该方法较之前提出的方法不仅明显提高了识别的准确率，达到了96%，同时还具有很好的泛化性能，在跨数据集方面也取得了72%的识别准确率。该方法具有优良的性能。