【专利技术】破解“眼见不为实”困局：高维数据多模态伪造检测专利落地，筑牢数字内容安全防线（第3期）

深度伪造技术是一种基于人工智能和深度学习的技术，可通过模拟和伪造人类的面部特征、声音和行为，生成高度逼真的虚假影像、视频和语音等。

随着这类技术日益泛滥，其带来的风险也愈发凸显：虚假新闻误导公众、伪造身份实施诈骗、恶意篡改视频损害企业与个人声誉……

传统的检测方法多依赖单一模态分析，面对经过压缩、编辑和复杂处理的伪造内容时，往往难以精准识别。尤其在伪造视频的帧间过渡愈发自然、音频合成愈发逼真的情况下，如何有效识别其中的伪造痕迹，已成为行业亟需解决的难题。

合肥高维数据技术有限公司自主研发的“一种融合多模态信息的深度伪造视频检测方法及装置”（专利号：CN 119251738 B），于2025年10月正式获得国家发明专利授权，为应对上述挑战提供了全新的技术路径。

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三重核心突破，让伪造痕迹无所遁形

相较于传统检测方法在单一模态分析上的局限，该专利技术通过视频与音频信息的跨模态协同分析，将视频视觉信息与音频时频信息深度融合，实现了更全面的伪造内容识别能力。

• 视觉+听觉，双轨验证伪造痕迹

技术融合视频视觉信息与音频时频特征，重点关注唇部运动与语音之间的同步性等跨模态一致性信息。采用Video Swin Transformer与ResNet18相结合的模型架构，可有效提取多维度伪造特征，即便伪造内容帧间过渡自然、语音合成流畅，仍能识别潜在异常。

• 注意力机制增强跨模态交互

通过引入模态间交互注意力机制，模型能够对视频帧特征与音频频谱进行交互验证，突破传统模型的特征捕捉局限，确保捕捉到更全面的特征，从而提升深度伪造视频检测的准确性与鲁棒性。

• 端到端一体化，检测更稳

支持从视频输入到结果输出的全流程自动化处理，兼容主流视频格式与音频编码。无论是云端部署还是边缘设备应用，都能实现低延迟、高精度的实时检测。

落地场景全覆盖，为多行业筑牢安全防线​

该技术已走出实验室阶段，具备明确的产业化应用前景，目前主要服务于以下三大场景：

• 媒体与社交平台：拦截虚假信息传播​

在短视频平台、新闻客户端等场景中，可对用户上传内容进行实时深度伪造检测，从源头遏制虚假新闻与恶意造谣视频的传播，维护信息环境的真实性。

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• 金融与政务：防范身份伪造诈骗​

在远程开户、政务办理等环节，可对视频中的人员身份进行真实性核验，有效识别“换脸”“语音合成”等伪造手段，保障业务安全与合规性。

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• 企业与个人：守护声誉与隐私​

企业可借助该技术识别伪造的商业诋毁视频或虚假宣传内容；个人用户也可用于验证可疑视频的真伪，如伪造的亲友求助或恶意剪辑内容，避免因虚假信息遭受财产损失或名誉损害。​

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