记者12月23日从蚂蚁数科获悉，在中关村论坛系列活动第12届数字金融与科技金融大会上，蚂蚁数科的Deepfake（深度伪造）检测方案入选大会“金融科技技术创新与应用案例”。

　　蚂蚁数科依托旗下天玑实验室，业界首次构建了大规模、高质量、多模态的Deepfake数据集，其合成超过百万级多媒体内容，充分地模拟了真实世界金融风控环境中的Deepfake攻击样本，成为评测现有金融领域Deepfake检测模型性能的重要标准。在金融业务场景中，蚂蚁数科多组测试数据集上的 Deepfake 检测准确率达到了98%以上，并成功阻止了多起利用Deepfake技术进行的欺诈行为，保护了用户的资产安全。

　　该数据集解决了以往金融领域Deepfake检测模型无法大规模训练，无法在真实环境中测评的问题，并且从多模态分析角度促进了传统检测模型的发展。目前该数据集已经成为蚂蚁数科反深伪产品ZOLOZ Deeper对外服务客户的关键能力。

　　据了解，蚂蚁数科使用多达81种Deepfake技术生成高质量的合成图像，覆盖了多种伪造技术类型、复杂光照条件、背景环境和面部表情，以模拟复杂逼真的真实世界攻击环境。除了静态图像外，还收集并生成了大量包含声音的视频数据，包括100多种伪造技术类型，涵盖不同语种、口音和背景噪音，确保数据集的多样性和复杂性。