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深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功,超越了众多传统的方法.然而近年来,深度学习技术被滥用在假视频的制作上,使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原始视频的人脸信息,并合成虚假的语音来制作色情电影、虚假新闻、政治谣言等.为了消除此类伪造技术带来的负面影响,众多学者对假视频的鉴别进行了深入的研究,并提出一系列的检测方法来帮助机构或社区去识别此类伪造视频.尽管如此,目前的检测技术仍然存在依赖特定分布数据、特定压缩率等诸多的局限性,远远落后于假视频的生成技术.