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龙图腾网获悉深圳市深侬信息科技有限公司申请的专利深度伪造检测方法、系统、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120708038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510802682.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权深度伪造检测方法、系统、计算机设备及存储介质是由王根平;黄文;吴昊;戴涛设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度伪造检测方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种深度伪造检测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取包含深度伪造图像的数据集，所述数据集具有多个特征域；对所述数据集进行关于特征的因果关系分析，得到特征因果图；构建用于深度伪造检测的深度神经网络模型；将待检测的图像数据输入所述深度神经网络模型进行深度伪造检测，输出得到所述图像数据对应的深度伪造检测结果。本发明的方法以因果推断理论指导数据偏差分析，并引入不变风险最小化策略作为检测模型的损失约束，同时，将检测任务拆解为多个子任务，并通过特征对齐及联合训练策略保留特定信息并消除无关偏差，实现了实现高效的特征提取和融合，提高了深度伪造检测模型在复杂多变场景下的检测精度。

本发明授权深度伪造检测方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含多个深度伪造图像的数据集，所述数据集具有多个特征域； 对所述数据集进行关于特征的因果关系分析，得到特征因果图； 构建用于深度伪造检测的深度神经网络模型，所述深度神经网络模型包括检测网络、因果不变性学习模块和多域因果保持模块，其中： 所述检测网络用于实现深度伪造检测； 所述因果不变性学习模块用于根据所述特征因果图进行偏差分析，识别出因果不变特征，并根据不变风险最小化方法构建用于所述检测网络在不同的所述特征域进行检测的损失函数，使所述检测网络在不同的所述特征域中进行检测时专注于所述因果不变特征； 所述多域因果保持模块用于将所述检测网络的检测任务划分为多个子任务，每一个所述子任务对应一种特征进行检测，并输出对应的检测子结果，将所有所述检测子结果进行整合后输出，其中，不同的所述子任务之间对所述因果不变特征进行特征对齐； 将待检测的图像数据输入所述深度神经网络模型进行深度伪造检测，输出得到所述图像数据对应的深度伪造检测结果。

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