本研究解决了人脸防伪系统面临的领域转移问题，影响了现有方法的泛化性能。提出的DiffFAS框架将领域转移分解为图像风格和图像质量两个因素，并通过生成高保真交叉域和交叉攻击类型的图像来应对这些转移，从而提高了防伪系统的准确性和数据标注效率。我们在多个挑战性数据集上验证了该框架的有效性，达到了最先进的性能。

本研究提出了一种新型面部反欺诈方法，利用CNN-RNN模型学习面部深度和估计rPPG信号，以识别真实与虚假人脸。通过多种技术改进检测性能，并提出AdvFAS框架以应对对抗性样本，实验结果表明其在准确性和鲁棒性方面优于传统方法。