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通过历史分布保持进行持续脸部伪造检测
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内容提要
本文提出了历史分布保持（HDP）框架，使用通用对抗扰动（UAP）模拟历史伪造分布，通过知识蒸馏维持真实面孔在不同模型中的分布变化。该方法有效学习新的伪造攻击而不遗忘先前的攻击，并构建了连续面部伪造检测（CFFD）基准。实验证明该方法优于现有竞争对手。
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关键要点
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提出了历史分布保持（HDP）框架。
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使用通用对抗扰动（UAP）模拟历史伪造分布。
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通过知识蒸馏维持真实面孔在不同模型中的分布变化。
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有效学习新的伪造攻击而不遗忘先前的攻击。
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构建了连续面部伪造检测（CFFD）基准。
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实验证明该方法优于现有竞争对手。
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