多模态深度伪造检测如何提升识别准确率？

1. 融合多种信号

多模态检测同时分析音频、视频、图像、元数据等多路信号，通过加权投票或融合打分的方式综合判定，避免单一检测器被针对性绕过。

2. 校验音画一致性

通过音视频同步一致性检测，比对唇部动作与音频是否精确匹配、面部表情与语音情绪是否一致，识别换脸与唇形同步类攻击的破绽。

3. 捕捉跨模态矛盾

部分攻击只能伪造视频或音频其中之一，多模态检测可分别给出判定，识别出"视频通过、音频失败"这类局部伪造，从而发现混合攻击。

4. 结合行为上下文

在金融、通信等场景，还可引入登录异常、交易模式、渠道信誉等行为信号，即便媒体本身看起来逼真，也能识别潜在操纵风险。