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（合并Pearson r = -0.81），作者发现当检测器的判别能力下降时，信任分数的校准性也会显著退化。该现象在三种架构不同的检测器（两种卷积网络和一种CLIP视觉Transformer）上均得到验证，并且可通过直接诱导低能力来复现。此外，作者证明了CDTS的可部署性：一个在域内数据上冻结的校准器会在低能力生成器上失效，而无需标签的能力估计可以监测未见生成器上的校准风险。基于无参考能力估计的路由策略能降低整体AURC并改善中低覆盖区间的性能。研究还发现，能力因素同样驱动了人口统计子组间的校准不公平性（与准确性不公平性不同）以及解释忠实度。因此，作者主张检测器的可信度由能力作为共同驱动因素组织，信任评分必须具有能力感知性，并提供了CDTS作为实现机制。