ディープフェイク検出手法の調査：革新、精度、今後の方向性

ディープフェイク技術はデジタルメディアにおける重大な課題として浮上し、誤情報やアイデンティティ盗難に関連するリスクをもたらしています。本論文では、従来の機械学習、深層学習モデル、ハイブリッドアプローチ、および注意メカニズムの進歩を強調し、ディープフェイク検出技術の包括的なレビューを提供します。精度、計算効率、実用性に基づいてさまざまな手法の有効性を評価し、重要なデータセットとベンチマークシステムを使用します。我々のレビューは、ディープフェイク検出における進展を強調し、リアルタイム検出、多モーダルアプローチ、計算効率の改善など、今後の研究のための領域を特定します。キーワード：ディープフェイク検出、機械学習、深層学習、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマー、注意メカニズム、多モーダルデータ、ベンチマークシステム、データセット。