一、研究动机[!note]原理：经过处理后的视频在视觉和音频信号之间通常会有不一致的现象，提出一种基于异常检测算法实现视频伪造取证。挑战：不同于简单的检测不同步的例子，因为由于视频采集往往会有“延迟”现象，出现帧偏移现象创新点：提出在视听特征中实现异常检测，该特征包含了视听

一、研究动机[!note]动机：目前基于噪声的检测是利用PhotoResponseNon-Uniformity(PRNU)实现的，这是一种由于相机感光传感器而造成的缺陷噪声，主要用图像的源识别，在伪造检测的任务中并没有很好的表现。因此在文中提出了一种基于伪造噪声痕迹的检测算法。实现原理：通过提取伪造视

一、研究动机[!note]创新点：利用相位谱实现伪造检测，并且证明了卷积模型可以提取隐性特征。由于上采样是伪造模型的关键步骤，这篇论文通过相位信息检测上采样的伪影。对比之前的频率模型：F3-Net：通过离散余弦变换后的统计特征实现伪造检测二、检测模型可学习的知识点

一、研究动机​ 现有的后门攻击方法生成的对抗样本容易被识别，只是在空间域增加了扰动。为此，作者提出了一种频率对抗性攻击的方法，在频域中增加了对抗性的扰动DCT，接着利用融合模块对不同频段的能量进行微调，有效的避免了在空间范围攻击的冗余噪声：FGSM,PGD，最终通过逆变换生成对抗样