基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法及装置

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法及装置。

背景技术：

1、随着人工智能视频生成技术、图像编辑技术和深度伪造技术的快速发展，深度伪造视频在身份冒用、欺诈攻击、虚假内容传播等场景中不断出现，给互联网身份认证、金融风控、内容安全审核和数字交互系统带来了显著的安全风险。尤其是在视频生成式模型和人脸编辑模型持续演进的背景下，深度伪造的人脸视频在画面质量、局部细节、时序连贯性和整体一致性方面不断提升，使得传统基于单一模型或单一视角的深度伪造视频检测方法面临更大挑战。

2、然而，现有的深度伪造视频检测方法的判别过程缺乏可解释性，导致结果难以追溯和审计，具体表现为两个方面：在结果层面，现有技术通常以端到端方式直接输出一个真伪概率分数，无法说明判别所依据的具体视觉线索，审查人员或系统运营方仅能获得一个真伪标签而不知其所以然；在过程层面，现有技术的决策逻辑内嵌于深度神经网络的复杂参数空间中，中间推理环节无法被人类理解或复核，一旦出现误判或遭受对抗攻击，难以定位失效原因并进行针对性修复。上述缺陷使得现有方法难以满足身份认证与内容审核等场景对结果可解释、可审计的刚性要求。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法及装置，目的在于解决深度伪造视频检测方法的判别过程缺乏可解释性的技术问题。

2、为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

3、一种基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法，包括：

4、获取输入视频帧；

5、通过预先构建的多个观察智能体，分别从不同的观察视角对所述输入视频帧进行观察取证，生成与各个所述观察智能体的观察视角对应的视觉证据；其中，各个所述观察智能体在观察取证过程中彼此隔离、互不可见各自的取证结果，且各个所述观察智能体不输出真伪判定结果；

6、基于各个所述视觉证据，生成观察报告汇总；

7、将所述观察报告汇总输入至预先构建的裁决智能体，通过所述裁决智能体对所述观察报告汇总进行推理，以获得判断依据；其中，所述裁决智能体不获取所述输入视频帧；

8、基于所述判断依据，生成真伪判定结果。

9、一种基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测装置，包括：

10、输入获取单元，用于获取输入视频帧；

11、观察取证单元，用于通过预先构建的多个观察智能体，分别从不同的观察视角对所述输入视频帧进行观察取证，生成与各个所述观察智能体的观察视角对应的视觉证据；其中，各个所述观察智能体在观察取证过程中彼此隔离、互不可见各自的取证结果，且各个所述观察智能体不输出真伪判定结果；

12、汇总生成单元，用于基于各个所述视觉证据，生成观察报告汇总；

13、裁决推理单元，用于将所述观察报告汇总输入至预先构建的裁决智能体，通过所述裁决智能体对所述观察报告汇总进行推理，以获得判断依据；其中，所述裁决智能体不获取所述输入视频帧；

14、结果生成单元，用于基于所述判断依据，生成真伪判定结果。

15、一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序被处理器运行时执行所述的基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法。

16、一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；

17、所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序被处理器运行时执行所述的基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法。

18、本申请提供的技术方案，获取输入视频帧；通过预先构建的多个观察智能体，分别从不同的观察视角对输入视频帧进行观察取证，生成与各个观察智能体的观察视角对应的视觉证据；基于各个视觉证据，生成观察报告汇总；将观察报告汇总输入至预先构建的裁决智能体，通过裁决智能体对观察报告汇总进行推理，以获得判断依据；基于判断依据，生成真伪判定结果。本申请通过将检测过程重构为多智能体独立取证与纯文本裁决的分离架构，使决策链条透明可溯，解决了现有技术以端到端黑盒方式直接输出概率分数、无法提供可审计判别依据的技术问题，满足了身份认证与内容审核场景对结果可复核、可归因的需求。

1.一种基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个观察智能体包括纹理细节观察智能体、光照一致性观察智能体、时序运动观察智能体以及物理合理性观察智能体；其中，所述纹理细节观察智能体、所述光照一致性观察智能体、所述时序运动观察智能体和所述物理合理性观察智能体，分别通过对应的角色提示词构建，且各个所述观察智能体基于对应的所述角色提示词，确定对应的观察视角；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各个所述视觉证据，生成观察报告汇总，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述观察报告汇总输入至预先构建的裁决智能体，通过所述裁决智能体对所述观察报告汇总进行推理，以获得判断依据，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述观察智能体和所述裁决智能体的训练过程，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述样本视频帧的真伪类型，结合预置词库，构造监督标签，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述监督标签，对各个所述观察智能体和所述裁决智能体进行监督微调，包括：

8.一种基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测装置，其特征在于，包括：

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序被处理器运行时执行权利要求1-7任一所述的基于多智能体协同取证的深度伪造视频检测方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；