多模态深伪对抗技术再突破，奇富科技论文被语音与信号处理顶会ICASSP2025接收

　　12月30日消息，近日，奇富科技论文《SFE-Net：利用基因选择性表达的生物学原理改进深度学习网络中的特征选择》(/SFE-Net: Harnessing Biological Principles of Differential Gene Expression for Improved Feature Selection in Deep Learning Networks/)被ICASSP 2025接收。

　　据悉，ICASSP是全世界最大的、也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议，具有权威、广泛的学界及工业界影响力，备受AI领域研究学者关注。

　　奇富科技的上述论文是智能语音团队受生物系统中差异基因表达的启发，将选择性特征表达原理引入深度学习架构，提出了一种创新的特征选择性表达网络(Selective Feature Expression Network:SFE-Net)。SFE-Net聚焦于多模态技术在DeepFake(深度伪造)检测中的应用，这一技术有望应用于奇富科技的反欺诈和反黑灰产工作，进一步提升对用户的保护能力。