动态对抗训练追平商业 Deepfake 检测系统

markjeffrey · x · 2026-07-28

现有 Deepfake 检测模型在学术基准上表现优异，但在真实场景下 AUC 会大幅下降 45-50%。为解决静态模型落后于生成技术演进的问题，BitMind 团队提出 BitMind Forensics (BMF)。

该系统通过 Bittensor SN34 开放对抗竞赛，持续刷新训练数据分布。在涵盖图像与视频的 19 个公共数据集评测中，BMF 在 Deepfake-Eval-2024 基准上图像检测达到 0.915 AUC，视频检测达到 0.822 AUC，超越了目前最好的商业视频检测器，并在面对扰动时保持了良好的鲁棒性。