Deepfake Detection System：多模态伪造内容检测的端到端解决方案

介绍一个基于PyTorch和TensorFlow的多模态Deepfake检测系统，支持音频、图像、文本三种模态的伪造识别，采用BiLSTM、CNN、Transformer等深度学习架构，并提供Streamlit交互界面。该项目适合学习参考和原型验证，为AI安全领域的检测技术提供了完整的端到端示例。

随着生成式AI技术的飞速发展，Deepfake内容生产门槛急剧降低，数字内容真实性面临前所未有的挑战。本项目针对此需求，提供覆盖音频、图像、文本三大模态的统一检测框架，整合多种成熟技术路线。项目采用Python开发，基于PyTorch和TensorFlow/Keras双框架构建，通过Streamlit降低使用门槛。需注意的是，该项目更适合作为学习参考和原型验证工具，而非生产级部署方案。

音频检测是项目最成熟部分，实现三种神经网络架构：

1. BiLSTM时序建模：以20维MFCC特征输入，双向LSTM学习前后时序依赖，适合检测语音合成伪造；
2. CNN频谱特征提取：三层卷积结构提取层次化频谱特征，擅长捕捉局部模式，对声码器或波形拼接伪造效果好；
3. Transformer自注意力：通过位置编码和多层编码器建模全局依赖，平衡模型容量与效率。 三种模型均支持16kHz采样率，处理150帧片段（填充/截断统一尺寸）。

• 图像检测：基于CNN分类器（三层卷积+ReLU+池化），轻量适合快速推理；预留预训练模型接口（ResNet/VGG等）支持迁移学习；
• 文本检测：基于TensorFlow/Keras，针对AI生成文本（虚假新闻、钓鱼邮件），通过词嵌入+循环/全连接层分类；适配Keras版本差异，保证代码健壮性。

项目采用模块化结构（模型、预处理、推理分离），依赖librosa（音频）、Pillow/torchvision（图像）、Keras（文本）等库。配置Dev Container避免依赖冲突。Streamlit界面支持零代码交互（上传文件实时检测）。部署建议：Python3.8+环境，安装requirements后运行streamlit run main.py；GPU运行需修改DEVICE为CUDA。

项目存在以下局限：

1. 模型架构较基础，未引入前沿技术（如wav2vec2.0、BERT等）；
2. 缺乏训练数据和预训练权重，用户需自行准备；
3. 三模态检测独立，未实现跨模态联合分析（如音视频一致性检测）。 改进建议：替换先进模型、添加预训练权重、实现多模态融合。

尽管有局限，项目对初学者价值较高，完整展示端到端流程（预处理→模型→部署→界面）。适合AI安全领域开发者入门，可逐步替换先进架构、添加数据增强等。开源项目推动防御技术普及，助力AI安全领域的"军备竞赛"。项目地址：https://github.com/Dhruba2004/deepfake_detection_system。