本研究提出了一种可解释的面部伪造防护模型（X-FAS），解决了现有模型缺乏解释能力的问题。通过SPED方法，该模型不仅能够识别伪造面部，还能提供可靠的解释，从而增强用户信任。实验结果表明，其在可解释性方面表现优异。

本文介绍了多种面部伪造检测方法和数据集，包括利用生物信号检测合成视频、开发“身份一致性变换器”以检测身份不一致，以及针对生物医学图像的重复检测模型。研究指出现有算法在生物医学图像处理上存在不足，需进一步研究。此外，提出的“面部追溯”任务旨在恢复伪造面孔的原始身份，强调了深度伪造技术下的个人身份安全问题。

本文提出了一种新方法，通过局部关系学习和多尺度补丁相似性模块（MPSM）检测面部伪造，并结合RGB-频率注意力模块（RFAM）提升特征表示的可靠性。实验结果表明，该方法在多个基准测试中优于现有技术，展现了良好的鲁棒性和可解释性。

本文探讨了多种基于深度学习的方法用于检测视频中的深度假像和异常行为，提出了时空卷积网络、时间知识蒸馏和图注意力网络等技术，显著提高了检测性能和效率，尤其在面部伪造和交通预测领域表现突出。