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- @hao_wujing
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一种安全且高度增强的集成学习，用于针对对抗性攻击的强大 Deepfake 检测
（一）（二）（三）图 1：传统 ADD、AF 攻击的概念概述，以及针对 AF 攻击的拟议 SHIELD 框架。（a） 传统的 ADD 方法有效地区分了真实样本和 deepfake 样本。（b） 但是，应用于深度伪造的 AF 攻击会降低检测性能，使这些方法容易受到攻击。（c） 相比之下，所提出的基于协作学习的 SHIELD 通过结合辅助生成签名 （DF） 来支持 ADD 模型，从而提高了鲁棒性。生成
一种安全且高度增强的集成学习，用于针对对抗性攻击的强大 Deepfake 检测
（一）（二）（三）图 1：传统 ADD、AF 攻击的概念概述，以及针对 AF 攻击的拟议 SHIELD 框架。（a） 传统的 ADD 方法有效地区分了真实样本和 deepfake 样本。（b） 但是，应用于深度伪造的 AF 攻击会降低检测性能，使这些方法容易受到攻击。（c） 相比之下，所提出的基于协作学习的 SHIELD 通过结合辅助生成签名 （DF） 来支持 ADD 模型，从而提高了鲁棒性。生成
到底了