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摘要本文提供了深入检测方法的详细调查，以解决深击技术的快速进步所带来的挑战。它提供了各种检测技术的概述，研究了它们在识别操纵内容方面的有效性。调查涵盖了传统的检测策略，例如数字取证和水印，以及现代AI驱动的方法，例如卷积和经常性神经网络。该研究深入研究了DeepFake技术的关键特征，该技术利用高级机器学习模型，尤其是生成的对抗网络（GAN）来操纵视频，音频和图像。这些技术导致创建了高度现实的合成媒体，这些媒体越来越难以检测，引起了人们对隐私，错误信息和安全性的严重关注。深泡检测的最新进展重点是提高实时解决方案的准确性和效率。整合视觉，音频和行为提示的方法在将真实内容与假媒体区分开来表现出了巨大的潜力。尽管取得了这些进步，但仍需要迫切需要检测系统，这些系统可以在不同类型的深层中有效地概括，因为许多当前模型都在以前看不见的或极为现实的合成内容中挣扎。调查回顾了广泛的检测方法，评估了各种数据集上的优势，劣势和性能。它还确定了当前研究环境中的差距，并提出了未来工作的方向，强调了开发更健壮和可扩展的检测框架的重要性。
调查：解决方案的深层和当前技术
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