针对AI生成视觉媒体的防御综述：检测、破坏与认证

深度生成模型在计算机视觉应用中展现出惊人的性能，包括图像合成、视频生成和医学分析等。尽管这些模型取得了显著的进展，但它们可能被用于恶意目的，如虚假信息、欺骗和侵犯版权。在本文中，我们提供了一份关于针对AI生成视觉媒体防御的系统性和时效性综述，涵盖检测、破坏和认证。我们审阅了现有方法，并在统一的被动和主动框架内总结了主要的防御相关任务。此外，我们调查了关于防御可信度的衍生任务，如其鲁棒性和公平性。对于每一种防御策略，我们提出了其通用流程，并提出了一个适用于各类防御任务的多维分类法，基于方法论策略。此外，我们总结了常用的评估数据集、标准和指标。最后，通过分析所审阅的研究，我们提供了当前研究挑战的见解，并提出了可能的未来研究方向。