摘要：人工智能（AI）的扩散导致了生物识别安全性和数字内容验证的显着进步，但它也实现了复杂的威胁，例如欺骗攻击和深层操纵。安全的视觉项目通过将Mobilenet和Resnext模型集成到统一系统中来解决这些双重挑战。Mobilenet用于实时反欺骗检测，专注于眼睛眨眼和微妙的面部运动等可感性提示，而Resnext则专门识别特定于深层特异性人工制品，包括纹理不一致和照明异常。通过对ASVSPOOF，FaceForensics ++和DeepFake检测挑战（DFDC）等各种数据集进行培训，该系统可实现强大的性能和概括性。集成体系结构提供高精度（97.8％）和实时处理功能（每帧50ms），使其适合于生物识别访问控制，在线身份验证和媒体真实性验证中的应用。本文讨论了未来增强功能的方法，性能指标和潜力，包括多模式集成和持续学习框架，以确保系统随着新兴威胁而演变。