A review of deep learning-based approaches for deepfake content detection

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorBasque Research and Technology Alliance (BRTA)-
Autor(es): dc.contributorUniversity of the Basque Country (UPV/EHU)-
Autor(es): dc.contributorUniversidad Politécnica de Madrid-
Autor(es): dc.creatorPassos, Leandro A.-
Autor(es): dc.creatorJodas, Danilo-
Autor(es): dc.creatorCosta, Kelton A. P.-
Autor(es): dc.creatorSouza Júnior, Luis A.-
Autor(es): dc.creatorRodrigues, Douglas-
Autor(es): dc.creatorDel Ser, Javier-
Autor(es): dc.creatorCamacho, David-
Autor(es): dc.creatorPapa, João Paulo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T22:18:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T22:18:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2024-08-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1111/exsy.13570-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/307584-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/307584-
Descrição: dc.descriptionRecent advancements in deep learning generative models have raised concerns as they can create highly convincing counterfeit images and videos. This poses a threat to people's integrity and can lead to social instability. To address this issue, there is a pressing need to develop new computational models that can efficiently detect forged content and alert users to potential image and video manipulations. This paper presents a comprehensive review of recent studies for deepfake content detection using deep learning-based approaches. We aim to broaden the state-of-the-art research by systematically reviewing the different categories of fake content detection. Furthermore, we report the advantages and drawbacks of the examined works, and prescribe several future directions towards the issues and shortcomings still unsolved on deepfake detection.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing São Paulo State University Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube-
Descrição: dc.descriptionTECNALIA Basque Research and Technology Alliance (BRTA)-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Communications Engineering University of the Basque Country (UPV/EHU)-
Descrição: dc.descriptionSchool of Computer Systems Engineering Universidad Politécnica de Madrid-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Computing São Paulo State University Av. Eng. Luiz Edmundo Carrijo Coube-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2013/07375-0-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2014/12236-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2019/07665-4-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2021/05516-1-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: #2023/10823-6-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #307066/2017-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #427968/2018-6-
Descrição: dc.descriptionCNPq: #429003/2018-8-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationExpert Systems-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectdeep learning-
Palavras-chave: dc.subjectfake content-
Palavras-chave: dc.subjectmachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectsecurity-
Título: dc.titleA review of deep learning-based approaches for deepfake content detection-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Unesp

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