深度伪造技术在法医学中的应用与挑战：一项系统性文献综述

这篇综述系统梳理了2021-2024年36篇关于深度伪造（Deepfakes）在法医学领域的研究，揭示了AI生成内容对数字证据完整性的威胁。研究指出，尽管卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等算法在检测技术上取得进展，但亟需跨学科合作建立标准化框架。综述特别强调了深度伪造在刑事调查中的伦理风险（如伪证、错误定罪），并呼吁将区块链技术与AI检测工具结合以应对挑战。

　　

Highlight

深度伪造技术正引发法医学领域的"军备竞赛"：随着生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）不断升级，伪造内容与检测技术展开拉锯战。2022年相关研究达到高峰（15篇），但2023年骤降至8篇，反映该领域发展的波动性。

Method

本研究采用系统性文献综述方法，通过分析7大学术数据库的36篇文献（2021-2024），首次对深度伪造的法医学影响进行多维度评估。研究者特别关注了面部微表情异常检测和声纹生物特征分析等关键技术。

Results

• 年度趋势：2021年（1篇）→2022年（15篇）→2023年（8篇）→2024年（12篇）

• 算法分布：CNN占63%，GAN占28%，其他算法9%

• 关键挑战：96%的文献指出缺乏标准化检测流程

Discussion and Conclusion

深度伪造正在重塑法医证据链：

1）视听证据可信度遭受根本性质疑

2）新型"数字解剖"技术需结合生理信号（如心率波动）检测

3）83%的研究强调必须开发抗解释攻击（Adversarial Attack）的鲁棒性算法

Implications and Limitations

研究揭示了三个突破方向：

? 建立基于区块链的证据存证链

? 开发多模态融合检测系统（视频+音频+生物电信号）

? 但当前样本量较小（n=36），且缺乏临床法医实践验证

CRediT authorship contribution statement

第一作者Jenifer Loovens负责算法分析与可视化，通讯作者Hasan Tinmaz主导研究设计与论文修订。