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。