基于语义一致性和图像伪造的多模态虚假信息检测
Multimodal misinformation detection based on semantic consistency and image manipulation
电子科技大学 电子科学技术研究院, 成都 611731
摘要
针对现有多模态虚假信息检测方法忽视图文深层语义一致性校验和缺乏图像伪造感知能力的问题，提出一种结合语义一致性和图像伪造的多模态虚假信息检测模型(SCIM)。该模型首先基于BERT和ResNet34提取图文基础特征；其次，设计语义一致性模块，通过共享权重映射层深度量化图文语义匹配度；同时，构建基于领域对抗神经网络(DANN)的图像伪造检测模块，以提取领域无关的通用伪造特征；最后，采用多头注意力机制自适应融合文本、图像、语义一致性及图像伪造等多维度特征进行真假识别。在Twitter、Weibo和GossipCop三个真实数据集上的对比实验结果表明，SCIM在准确率指标上均优于所有基线模型，提升幅度为0.74至1.45个百分点。该模型有效弥补了现有方法在语义对齐和伪造检测上的不足，显著提升了多模态虚假信息的识别能力。
基金项目
国家自然科学基金联合基金项目(U22B2047)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0490
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-23] 优先出版
引用本文
桂海龙, 刘丹. 基于语义一致性和图像伪造的多模态虚假信息检测 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0490. (Gui Hailong, Liu Dan. Multimodal misinformation detection based on semantic consistency and image manipulation [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0490. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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