本研究提出了一种Δ-影响方法，通过影响函数追踪并剔除受污染的训练数据。实验结果表明，该方法在多种攻击场景下优于现有的消除方法，有效应对数据毒化问题。

本研究综述了最新的深度伪造检测器，并评估了它们在关键标准下的表现。通过考察16个主要检测器在多种攻击场景下的普适性，为深度伪造检测器的研究奠定了基础，并为制定防御策略提供了启示。