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用户照片来训练识别模型，从而避免直接存储个人生物特征数据，降低数据泄露风险。另一方面，同一技术也被滥用于生成深度伪造内容，对社交媒体上的信息真实性构成威胁。论文提出了一种统一的框架来同时实现隐私保护生物识别和深度伪造检测：利用合成图像构建鲁棒的生物识别模板，同时开发基于合成图像特征的新型Deepfake检测方法。实验表明，该方法在保持高识别精度的同时，能有效区分真实与合成图像，并抵抗常见的对抗攻击。论文还讨论了合成图像在平衡隐私与安全中的伦理考量，并提出了一个面向无虚假信息社交网络的部署方案。