?近日，奇富科技論文《SFE-Net：利用基因選擇性表達(dá)的生物學(xué)原理改進(jìn)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的特征選擇》（SFE-Net: Harnessing Biological Principles of Differential Gene Expression for Improved Feature Selection in Deep Learning Networks）被ICASSP 2025（ICASSP是全世界最大的、也是最全面的信號處理及其應(yīng)用方面的頂級學(xué)術(shù)會(huì)議，具有權(quán)威、廣泛的學(xué)界及工業(yè)界影響力，備受AI領(lǐng)域研究學(xué)者關(guān)注）接收。奇富科技智能語音團(tuán)隊(duì)受生物系統(tǒng)中差異基因表達(dá)的啟發(fā)，將選擇性特征表達(dá)原理引入深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，提出了一種創(chuàng)新的特征選擇性表達(dá)網(wǎng)絡(luò)（Selective Feature Expression Network:SFE-Net）。SFE-Net聚焦于多模態(tài)技術(shù)在DeepFake（深度偽造）檢測中的應(yīng)用，這一技術(shù)有望應(yīng)用于奇富科技的反欺詐和反黑灰產(chǎn)工作，進(jìn)一步提升對用戶的保護(hù)能力。

隨著人工智能生成式模型的普及和發(fā)展，深度偽造技術(shù)日益復(fù)雜，應(yīng)用門檻階梯式降低，對社會(huì)的信任體系、個(gè)人隱私和信息真實(shí)性造成了嚴(yán)重威脅。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常依賴于靜態(tài)特征表示，難以適應(yīng)不同的合成方法。在研究過程中，奇富科技智能語音團(tuán)隊(duì)深度分析不同Deepfake算法理論，如FaceSwap、Face2Face等，推導(dǎo)出針對性的深度特征表征。同時(shí)SFE-Net能夠根據(jù)輸入的深度偽造特征動(dòng)態(tài)調(diào)整特征優(yōu)先級，選擇性地增強(qiáng)關(guān)鍵特征，減少無關(guān)或誤導(dǎo)性線索的影響，從而有效提高檢測準(zhǔn)確率。

論文結(jié)果表明，SFE-Net超越了目前所有靜態(tài)模型，同時(shí)SFE-Net在跨數(shù)據(jù)集場景中展現(xiàn)出更強(qiáng)的泛化能力，它在所有測試數(shù)據(jù)集中平均AUC（AUC越接近1.0，檢測準(zhǔn)確率越高）也將之前SOTA的0.767大幅提升至0.795。這進(jìn)一步證明了SFE-Net在綜合利用多維特征提取技術(shù)進(jìn)行偽造檢測的獨(dú)特優(yōu)勢，為深度偽造檢測任務(wù)提供了高效可靠的解決方案。

當(dāng)前，黑灰產(chǎn)業(yè)利用深度偽造技術(shù)在社交媒體等平臺散布虛假內(nèi)容，擾亂市場秩序，傳統(tǒng)檢測方法對此力不從心，高效的跨平臺偽造檢測與整治迫在眉睫。奇富科技研發(fā)的 SFE-Net 具備強(qiáng)大普適檢測能力，它通過動(dòng)態(tài)調(diào)整特征選擇策略融合多種特征精準(zhǔn)識別深度偽造內(nèi)容，在跨數(shù)據(jù)集場景下泛化能力出色，能適應(yīng)不同平臺與多種偽造技術(shù)，在多數(shù)據(jù)集測試中準(zhǔn)確率高，可為平臺監(jiān)管和執(zhí)法部門提供技術(shù)支持，助力清理屏蔽虛假信息與精準(zhǔn)取證，打擊黑灰產(chǎn)業(yè)源頭，對維護(hù)數(shù)字內(nèi)容生態(tài)健康意義重大。

奇富科技始終利用先進(jìn)技術(shù)保護(hù)用戶權(quán)益，SFE-Net的成果體現(xiàn)其在多模態(tài)安全技術(shù)領(lǐng)域的探索，將其應(yīng)用于反欺詐和反黑灰產(chǎn)場景，有望提升檢測能力，阻止詐騙活動(dòng)，為用戶營造安全數(shù)字環(huán)境。未來，奇富科技也會(huì)持續(xù)關(guān)注人工智能技術(shù)發(fā)展，創(chuàng)新應(yīng)用以應(yīng)對數(shù)字威脅，為保護(hù)用戶權(quán)益和數(shù)字社會(huì)穩(wěn)定貢獻(xiàn)力量。

（責(zé)任編輯：康玲華）

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