基于特征精炼与增强网络的深度伪造检测技术研究

随着深度伪造(Deepfake)技术对生物识别系统构成严重威胁，研究人员提出特征精炼与增强网络(FRENet)，通过低秩投影自注意力(LPSA)、局部聚焦模块(PatchFocus)和精炼融合(RefFus)三大核心技术，实现伪造痕迹的多层次特征优化。实验证明该模型在五个基准数据集上准确率与泛化性显著优于现有方法，为生物认证安全提供新解决方案。

　　

在人工智能技术突飞猛进的今天，深度伪造(Deepfake)技术已能生成以假乱真的面部、语音等生物特征，这对依赖生物识别的金融支付、门禁系统等场景构成严峻挑战。现有检测方法多局限于浅层特征提取，难以捕捉经过高级生成对抗网络(GAN)和扩散模型优化的细微伪造痕迹，导致检测准确率与跨数据集泛化能力不足。

针对这一技术瓶颈，山东自然科学基金资助项目团队提出特征精炼与增强网络(FRENet)。该研究通过三阶段特征优化框架：首先采用低秩投影自注意力(LPSA)模块，通过秩约束降低计算复杂度，同时增强真实与伪造特征的区分度；其次设计基于分块的局部聚焦(PatchFocus)模块，强化对眼部、嘴唇等易篡改区域的纹理异常检测；最后通过精炼融合(RefFus)模块整合空间特征与频域噪声模式，提升特征可分性。实验显示，在FaceForensics++、Celeb-DF等五个数据集上，FRENet的AUC值平均提升3.2%，尤其在低质量伪造样本中表现突出。

关键技术包括：1) 基于快速傅里叶变换(FFT)的相位信息重建技术；2) 融合空间-频域特征的Xception网络骨干；3) 采用Adam优化器(β₁=0.9, β₂=0.999)的端到端训练策略。

研究结果部分：
【特征精炼模块】LPSA通过低秩约束将自注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n)，同时保留95%以上的特征判别力。
【局部增强模块】PatchFocus在鼻翼褶皱等微纹理区域的检测准确率提升12.7%。
【跨域融合】RefFus使频域幅值特征与空间梯度特征的互补性利用率达89.3%。

该研究的意义在于：首次将特征精炼思想系统引入深度伪造检测领域，提出的LPSA模块为高维特征处理提供新思路；工程层面，模型在保持20FPS实时性的同时，对新型扩散模型伪造样本的检出率达92.4%，较现有方法提升8.1个百分点。研究团队已开源代码，为生物识别安全防护提供可落地的技术方案。