三维注意力卷积与细粒度特征学习：深度伪造视频检测的革新路径

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的迅猛发展，深度伪造（Deepfake）视频技术应运而生，给社会带来了深远影响。深度伪造视频利用深度学习算法，能够对视频中的人物面部、声音等元素进行高度逼真的篡改和合成，达到以假乱真的效果。近年来，深度伪造视频在互联网上呈泛滥之势，对个人、社会乃至国家的安全都构成了严重威胁。

从个人层面来看，深度伪造视频可能侵犯个人隐私和名誉权。例如，一些名人的脸被合成到色情视频中，给他们的形象和声誉造成了极大损害。普通人也可能成为受害者，其面部特征被滥用，导致个人隐私泄露和社会信任危机。在社交媒体时