传统检测方法主要依赖寻找AI生成图像中的技术痕迹，如频域异常或像素级不一致性。这些方法在早期GAN生成图像检测中表现良好，但随着生成技术进步，其局限性日益凸显。更严峻的是，这些检测器在面对精心设计的对抗性攻击时几乎完全失效，实验数据显示，某些检测器的准确率在遭受攻击后从83.90%骤降至1.75%，这种崩溃式失效暴露了现有技术的根本缺陷。
系统工作原理包含四个关键维度：首先是像素级保真度分析，使用峰值信噪比量化细节差异；其次是结构相似性评估，关注边缘、纹理等结构特征；第三是感知距离测量，采用LPIPS指标模拟人类视觉判断；最后是语义一致性检验，通过CLIP模型评估图像讲述的故事是否一致。这些多维度的分析结果被综合为0到1之间的真实性指数，数值越接近1表示图像越可能是真实的。
为确保判断的可靠性，研究团队建立了严格的标准体系。安全阈值设定为假阳性率不超过1%，即在100张真实图像中最多允许1张被误判。针对对抗性攻击，系统还设计了更严格的安全防护阈值。实验表明，不同AI生成模型需要不同的判别标准，例如Stable Diffusion 2.1模型的安全阈值为0.015，而更新的Stable Diffusion 3模型则提高到0.0368。这种差异反映了不同生成器的技术特征。
在抗攻击能力测试中，新系统表现出显著优势。当传统检测器在遭受对抗性攻击后准确率几乎归零时，真实性指数系统仍能维持合理判别能力。其关键在于系统不依赖固定特征模式，而是基于生成过程的内在复杂性。即使攻击者对图像进行微小修改，也难以同时操控视觉外观和重现难度这两个相互制约的特性。
研究团队还将方法扩展到视频内容验证领域。对于输入视频，系统均匀选取8个关键帧进行独立分析，然后通过平均帧得分获得视频级评估。在Deepfake-eval-2024基准测试中，该方法展现出稳定性能：真实视频通常比虚假视频更难重现，因此获得更高真实性指数。虽然当前方法未充分利用时序信息，但已证明核心原理在视频领域同样适用。
大规模社交媒体内容分析揭示了令人深思的现象：在约3000张真实图像中，能被确认为"可验证真实"的比例随着生成技术进步急剧下降。使用Stable Diffusion 2.1模型时，有1116张图像被标记为真实；而使用更先进的FLUX模型时，这个数字降至55张。这表明随着AI生成能力提升，真实内容开始具有"可被质疑"的特征，我们正在进入"真实性稀缺"的时代。
进一步分析发现，包含精细纹理、复杂光影和自然遮挡的图像更难被重现，因此更可能被标记为真实；而构图简洁、光照均匀的图像则更容易被归类为"存疑"。这种模式反映了当前AI生成技术的能力边界——虽然能生成清晰美观的图像，但在处理真实世界的复杂性和随机性方面仍存在局限。不过随着技术进步，这些边界正在快速推移。
与传统方法相比，新系统在可靠性和抗攻击能力方面优势显著。其零样本泛化能力表现出色，无需针对特定虚假内容训练即可准确识别。系统主要依赖预训练模型和标准化相似性度量，部署成本较低且透明度高。每个判断都基于可量化的相似性指标，用户可以理解系统做出判断的依据，这对于新闻验证等需要高度信任的场景尤为重要。
这项研究为数字内容真实性验证提供了实用工具，其价值不仅在于技术突破，更在于应对社会信任挑战。在真假界限日益模糊的数字世界中，该系统能帮助公众获得内容的可信度评估，标识出"存疑"信息，培养更理性的信息消费习惯。虽然系统仍存在需要访问高质量生成模型等局限性，但其验证思路为维护数字媒体可信度提供了重要方向。对于希望深入了解技术细节的读者，可通过论文编号arXiv:2512.15182v1查询完整研究内容。
