arXiv ID:
2604.07763
arXiv 提交日期: 2026-04-09
超越表面痕迹:捕获跨模态的共享潜在伪造知识 / Beyond Surface Artifacts: Capturing Shared Latent Forgery Knowledge Across Modalities
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为MAF的、不依赖具体模态的伪造检测新框架,它通过剥离不同模态(如图像、音频)的表面特征,提取出所有伪造内容共有的、深层的‘伪造痕迹’,从而能有效识别出未知类型的深度伪造攻击,解决了现有检测技术泛化能力差的问题。