该文综述了利用机器学习和深度学习检测网络钓鱼、深度伪造及语音攻击的研究，方法包括人工神经网络、LSTM、DistilBERT和多模型融合，通过特征选择与大数据训练提高检测准确率，并增强对新型攻击的泛化能力。