MAD-Guard: Controlled Study of Autoregressive Generation versus Direct Decision Interfaces for Closed Multimodal Forensic Tasks
该论文提出 MAD-Guard，一个针对封闭式多模态取证任务的输出-决策接口受控研究框架，核心问题是：当多模态表示已经计算完成后，对于“输入复杂度高、输出熵低”的封闭取证判定（如真伪二分类），是否仍有必要进行自回归生成？作者在匹配的 Qwe
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← 返回所有主题Geometric Inconsistency Localization in Multi-View Image Sets
该论文关注新视角合成（Novel View Synthesis, NVS）模型生成图像的多视角几何一致性问题，并将其引入多媒体取证场景。NVS 模型能够从不同视点生成同一场景的逼真新视图，但这些生成视图彼此之间往往并不满足严格的几何一致性，
"What I See is What I Hear": Deepfake Detection Across Diverse Hearing Abilities
该论文关注一个长期被安全与隐私研究忽视的交叉问题：音视频深伪（deepfake）的检测效果如何取决于人的感知能力，尤其是聋人与重听群体（d/Deaf and hard-of-hearing, DHH）。作者指出，音视频深伪大幅降低了欺诈、冒
Dissecting Agentic Forensics: The Role of Triage, Prompting, and Evidence Arbitration in Open-World Fake Image Detection
该论文研究开放世界(open-world)条件下的图像取证问题:篡改类型涵盖完全合成图像、局部编辑、拼接与换脸/替换等,而现有取证检测器大多只针对单一篡改族,难以覆盖真实场景。作者提出并系统剖析了一个免训练(training-free)的智
Benchmarking Neural Defend ARCAS 1B: A Foundational Multimodal Deepfake Detection Model
该论文对多模态深度伪造检测基础模型 Neural Defend ARCAS 1B 开展系统性基准评测，核心问题是：AI 生成图像技术的演进速度快于针对特定基准的检测器评测节奏，因此单一数据集上的一个分数无法完整刻画模型的泛化能力。作者在不对
What Makes Adversarial Examples Transfer Across Deepfake Detectors?
深度伪造（deepfake）检测器普遍面临基于迁移的黑盒攻击威胁：攻击者在一个本地替代模型（source surrogate）上构造对抗样本，再直接投放到未知的目标检测器（target）上，从而在不接触目标模型的情况下实现绕过。然而，源模型
Audio Deepfake Detection Using Temporal Coherence Analysis
该论文研究的是 AI 生成音频（俗称音频 deepfake）的检测问题。研究背景是：随着语音合成与音乐生成模型能力快速提升，合成音频大量出现，带来语音克隆诈骗、信息完整性受损、合成音乐版权归属争议等现实风险，因此需要可靠、可部署的真实性判别
ProFake: Detecting Deepfakes in the Wild against Quality Degradation with Progressive Quality-adaptive Learning.
本文针对真实世界场景下深度伪造（deepfake）检测面临的质量退化问题展开研究。尽管现有深度伪造检测方法在常用数据集上表现良好，但在实际应用中（如社交媒体平台上的伪造视频和实时直播），由于平台会进行不可预测的压缩等操作，导致视频质量下降，
SpreadMark: Robust Image Watermarking via Spread-Spectrum Embedding
本文提出了一种名为 SpreadMark 的鲁棒图像水印方法，针对深度伪造检测和来源追踪场景中水印需要抵抗有意移除的问题。作者首先指出现有基于编码器-解码器的水印方案存在一个共同弱点：每个消息比特只占据图像的一小部分区域，因此攻击者只需扰动
Physiological Signals as a Forensic Modality for Talking-Face Deepfake Detection
本文针对说话人脸（Talking-Face, TF）深度伪造检测问题，提出了一种基于生理信号（远程光电容积描记术, rPPG）的取证方法。TF深度伪造技术利用静态源图像和音频信号合成逼真的面部视频，而现有基于图像特征的检测器几乎完全失效。与
SafeEar: Content Privacy-Preserving Audio Deepfake Detection.
本文提出了一种名为SafeEar的新型音频深度伪造检测框架，旨在解决现有检测方法因必须访问完整原始录音而泄露语音内容隐私的问题。随着文本转语音（TTS）和语音转换（VC）技术的进步，生成的逼真音频被恶意用于深度伪造，对社会和个人构成威胁。现
Exploring the Janus Face of Synthetic Images: From Privacy-secure Biometrics Applications to Deepfake Detection for Misinformation-Free Social Networks.
该论文探讨了合成图像（Synthetic Images）在隐私保护生物识别应用与深度伪造（Deepfake）检测中的矛盾关系。一方面，合成图像技术（如生成对抗网络GANs生成的虚假人脸）可用于创建隐私安全的生物识别系统，例如通过合成替代真实
The Calibrated Deepfake Trust Score (CDTS): Competence-Coupled Trust Degradation Across Deepfake Detectors
本文提出了一种新的深度伪造检测评估框架——校准深度伪造信任分数（CDTS）。传统上，深度伪造检测器的输出概率被直接视为信任度，但作者指出其校准性（即预测概率与实际正确率的匹配程度）与检测器的判别能力之间存在强耦合。通过在32种配置上的实验（
Deepfake Detection in Social Media: A Temporal Artifact Analysis Using 3D Convolutional Neural Networks
该论文针对社交媒体中深度伪造视频检测问题，提出了一种基于3D卷积神经网络（3D CNN）的时序伪影分析方法。研究表明，传统基于单帧的检测器在面对高质量生成器（如128x128 GAN输出）时准确率下降，而时序不一致性伪影仍较稳定。作者采用R
Can Visual Mamba Improve AI-Generated Image Detection? An In-Depth Investigation
近年来，计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、扩散模型、视觉变换器（ViT）以及视觉-语言模型（VLM）等架构的发展，使得生成的视觉内容越来越逼真。然而，这些进步也带来了潜在的滥用风险，例如虚假
ViGText: Deepfake Image Detection with Vision-Language Model Explanations and Graph Neural Networks.
随着深度伪造技术的快速发展，生成逼真的虚假数字内容对媒体真实性构成严重威胁。传统的深度伪造检测方法在面对定制化、复杂的深度伪造时，泛化能力和鲁棒性往往不足。本文提出了一种名为ViGText的新方法，该方法创新地将图像与视觉大语言模型（VLL
Light2Lie: Detecting Deepfake Images Using Physical Reflectance Laws.
本文提出了一种基于物理反射定律的深度伪造图像检测方法，名为 Light2Lie。当前深度伪造图像生成技术（如 GANs、扩散模型）在保留人脸纹理和几何方面已非常逼真，但往往忽略真实物理环境中光照与物体表面相互作用的固有约束。作者指出，伪造图