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| 基于生成对抗网络的人脸图像反取证技术综述 |
| 丁峰 何琦 严之寒 朱小刚 |
| 南昌大学软件学院 南昌大学公共政策与管理学院 |
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摘要 随着深度学习技术的迅猛发展，生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）作为一种强大的生成模型，已被广泛应用于图像生成和处理领域。同时，GAN技术也带来了人脸图像伪造和篡改等安全挑战，针对这一问题，研究人员提出了基于生成对抗网络的人脸图像反取证技术，本文对这一技术进行了全面综述。首先，介绍了GAN的基本原理和发展历程，分析了人脸图像反取证技术的研究背景和意义，指出了人脸图像伪造带来的安全隐患。然后，总结了当前主流的基于GAN的人脸图像反取证方法和技术路线，将现有的反取证工作分为2大类，即生成图像篡改和对抗性攻击，并详细讨论了其在人脸图像真实性检测、人脸篡改检测等方面的应用。最后，分析了当前基于GAN的人脸图像反取证技术研究存在的问题并对未来发展方向进行了展望，提出了进一步改进和探索的方向。
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| 关键词 ：
数字图像取证,
反取证,
生成对抗网络,
深度学习
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目（62262041）； 江西省自然科学基金面上项目（20232BAB202011）； |
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