本文研究了提高自动说话人验证系统对欺骗攻击的稳健性，采用概率线性判别分析和无监督领域适应技术。针对重放音频攻击，系统在真实和伪造情况下的改进率分别为36.1%和5.3%。此外，提出了基于异常检测的面部活体检测框架和轻量级反欺骗模型，实验结果显示其性能优于现有技术。