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音视频伪造检测
分布 鲁棒性与安全1数据集与评测1
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探究自监督表征在音视频深度伪造检测中的作用
Investigating Self-Supervised Representations for Audio-Visual Deepfake Detection
系统评测了音频、视频、多模态三类自监督特征在音视频深度伪造检测中的表现，并给出「音频引导表征泛化最好」的结论，可直接作为视觉研究者挑选伪造检测骨干特征、以及设计跨模态互补融合时的选型依据。
AVFakeBench：面向音视频大语言模型的综合音视频伪造检测基准
AVFakeBench: A Comprehensive Audio-Video Forgery Detection Benchmark for AV-LMMs
为视觉研究者提供一个覆盖人类主体与一般场景、含七类伪造与四级标注的音视频伪造检测基准，并给出二分类判断、伪造类型分类、伪造细节选择与解释性推理的多任务评测协议，可直接用于检验 AV-LMM 在细粒度伪造感知与推理上的短板。