Resumen

En los últimos años, a pesar de su amplio uso en diversos campos, los deepfakes han sido utilizados de manera abusiva para generar contenidos peligrosos como películas falsas, rumores y noticias falsas al manipular o reemplazar la información facial de las fuentes originales, lo que representa grandes amenazas de seguridad para la sociedad. Ante la continua evolución de los deepfakes, la investigación sobre tecnologías de detección y prevención activas se vuelve particularmente importante. En este artículo, proponemos un nuevo método de detección de deepfakes basado en la fusión de dominios cruzados, que, sobre la base de las características tradicionales del dominio espacial, realiza la fusión de características de imagen de dominios cruzados al introducir características geométricas de borde del dominio de frecuencia y, por lo tanto, logra mejoras considerables en la precisión de clasificación. Se han realizado evaluaciones adicionales de este método en conjuntos de datos de deepfakes públicos, y los resultados muestran que nuestro método es efectivo especialmente en la Base de Datos de DeepFake M

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Deepfake; Amenazas a la seguridad; Tecnología de detección; Fusión entre dominios; Precisión de la clasificación; Base de datos Meso-4 DeepFake
• Keywords:Deepfake; Security threats; Detection technology; Cross-domain fusion; Classification accuracy; Meso-4 DeepFake Database