本文介绍了一种新型的远程光电容抗信号分析方法，结合神经网络和自监督训练，验证了其在多个数据集上的有效性。研究强调数据集多样性对模型训练的重要性，并提出改进的深度学习框架以提升模型的泛化能力。此外，利用生理测量进行DeepFake检测的方法表现优越，提出的隐私保护方案有效降低了面部识别准确性。