该研究针对基于GAN的图像篡改技术日益成熟带来的数字取证挑战，系统比较了四种预训练CNN架构（VGG16、ResNet50、EfficientNetB0和XceptionNet）在假图像检测任务中的性能。通过统一的预处理和训练流程，对真实与篡改图像数据集进行缩放、归一化和数据增强，以解决类别不平衡并提升泛化能力。模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数和ROC-AUC。实验结果显示，VGG16以91%的准确率领先，XceptionNet、ResNet50和EfficientNetB0均达到90%。EfficientNetB0对假图像表现出较高敏感性，但对真实样本的可靠性降低，反映出不平衡驱动的偏差。研究指出了数据集不平衡、过拟合和可解释性有限等局限，这些因素影响了跨域鲁棒性。该工作提供了一个可复现的基线，并强调了需要平衡数据集、先进的数据增强和公平性感知训练，以构建可靠的假图像检测系统。