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| 基于扩散模型的伪造人脸检测分析 | |
| 引用本文： | 黄祖超,叶锋,黄添强.基于扩散模型的伪造人脸检测分析[J].福建师范大学学报(自然科学版),2024(2):14-22. |
| 作者姓名： | 黄祖超 叶锋 黄添强 |
| 作者单位： | 1. 福建师范大学计算机与网络空间安全学院;2. 数字福建大数据安全技术研究所;3. 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(62072106)； |
| 摘 要： | 深度学习图像生成技术已取得显著进展，其中扩散模型是一种高效的生成模型，它被广泛用于图像生成。然而，由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险，尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪造人脸图像检测器的评估，揭示了扩散模型与生成对抗网络在频域上存在差异的特征，验证了基于频域分析的有效检测方法，为保护隐私和数据安全提供了强有力的支持。 |
| 关 键 词： | 深度学习 扩散模型 隐私安全 生成人脸检测 |