本研究通过自监督学习预训练真实面部数据集，解决面部伪造检测中的过拟合问题，强调骨干网络在特征提取中的重要性，提升识别性能和推理可靠性。

深度神经网络在面部伪造检测中性能提高，但受到后门攻击威胁。研究了自然触发器，提出了基于合成分析的后门攻击方法。实验证明该方法在攻击成功率、后门防御和人工检查方面具有优势。

深度神经网络在面部伪造检测中性能提高，但受到后门攻击威胁。研究自然触发器，提出基于合成分析的后门攻击方法。实验证明方法在攻击成功率、后门防御和人工检查方面具有优势。

深度神经网络在面部伪造检测中性能提高，但受到后门攻击威胁。研究了自然触发器，提出了基于合成分析的后门攻击方法。实验证明该方法在攻击成功率、后门防御和人工检查方面具有优势。