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作者：黄祖超;叶锋;黄添强;
单位：福建师范大学计算机与网络空间安全学院;数字福建大数据安全技术研究所;福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心;
摘要：深度学习图像生成技术已取得显著进展，其中扩散模型是一种高效的生成模型，它被广泛用于图像生成。然而，由扩散模型生成的图像存在潜在的隐私和数据安全风险，尤其是伪造人脸图像可能被恶意用于伪造身份和欺骗人脸识别系统。通过对主流伪造人脸图像检测器的评估，揭示了扩散模型与生成对抗网络在频域上存在差异的特征，验证了基于频域分析的有效检测方法，为保护隐私和数据安全提供了强有力的支持。
关键词：深度学习;;扩散模型;;隐私安全;;生成人脸检测
基金资助：国家自然科学基金资助项目(62072106)
