持续进化的深度伪造检测：动态检测系统的架构与公开基准评估

英文标题：Continuously Evolving Deepfake Detection: An Architecture and Public-Benchmark Evaluation of a Dynamic Detection System

该论文指出，当前在学术基准中近乎完美的深度伪造检测器在真实世界内容上性能大幅下降，最新实境评估表明先进开源模型的AUC下降45-50%。作者认为这一差距源于结构性问题，并提出了一种动态检测系统架构，旨在持续适应新型伪造手段。研究有望为开发者提供更鲁棒的AI安全工具，并推动行业建立更贴近实战的评估基准。

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