Deepfake检测：从可靠性视角的全面综述

互联网上激增的Deepfake合成材料已对全球政界人士、名人和普通个人造成深远的社会影响。本综述从可靠性视角对现有Deepfake检测研究进行了详尽回顾。我们指出了当前Deepfake检测领域中三个面向可靠性的研究挑战：可迁移性、可解释性与鲁棒性。此外，尽管针对这三项挑战已频繁提出解决方案，检测模型的总体可靠性却鲜被考虑，导致在实际使用乃至法庭相关Deepfake案件的起诉中缺乏可靠证据。因此，我们引入一种基于统计随机抽样知识和公开基准数据集的模型可靠性研究度量，以审视现有检测模型在任意Deepfake嫌疑样本上的可靠性。我们进一步开展案例研究，借助本综述中经可靠性认证的合格检测模型，对涉及不同受害群体的真实Deepfake案件进行佐证。对现有方法的回顾与实验提供了信息丰富的讨论，并为Deepfake检测指明了未来研究方向。