视觉深度伪造模型归因研究综述  

A Review of Model Attribution on Visual Deepfake

作　　者：杨慧 张翔 刘世钰 聂大成[1] 汪明达 YANG Hui;ZHANG Xiang;LIU Shiyu;NIE Dacheng;WANG Mingda(No.30 Institute of CETC,Chengdu Sichuan 610041,China)

机构地区：[1]中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都610041

出　　处：《通信技术》2024年第11期1113-1121,共9页Communications Technology

基　　金：四川省科技计划(2024NSFTD0039,2024ZDZX0007);国家重点研发计划(2022YFB3102600);国家自然科学基金(61803352)。

摘　　要：视觉深度伪造模型归因技术对于保护知识产权、打击深度伪造技术滥用和维护信息真实性具有非常重要的作用。首先概述了主流的视觉深度伪造技术,其次分类综述了视觉深度伪造模型归因研究进展和技术特点,最后总结了当前模型归因技术存在的不足和难点。The model attribution technology on visual deepfake plays a very important role in protecting intellectual property rights,combating the abuse of deepfake technology,and maintaining the authenticity of information.This paper first outlines the mainstream visual deepfake technologies,then categorizes and reviews the research progress and technical characteristics of visual deepfake model attribution,and finally summarizes the shortcomings and difficulties of current model attribution technologies.

关 键 词：深度伪造 模型归因 模型指纹 模型反演 水印 

分 类 号：TP393.0[自动化与计算机技术—计算机应用技术]