使用区块链进行深度欺诈检测可以通过帮助验证视频的真实性来帮助减少错误信息传播的情况。Deepfake是一种人工智能（和创建的视频内容），用于创建令人信服的图像、音频和视频恶作剧。总之，用大白话来说，就是AI换脸。有很多deepfakes的例子，有些纯粹是为了娱乐目的。例如，“BetterCallTrump：MoneyLaundering”101是对“BadGuys”的模仿，提供了有趣的内容。然而，deepfakes也可以用于恶意目的。因此，如果放任自流，可能会利用假冒产品进行大量宣传和错误信息传播，造成严重后果。使用区块链进行深度仿生监视可以通过帮助验证此类视频的真实性来帮助减少此类事件。区块链在打击Deepfakes方面的潜在作用图像或视频可以由多方在源头进行加密签名。录制时可以将加密哈希分配给视频。利用区块链的不变性特性，哈希数据一旦输入，就无法修改。视频的每一次上传、下载、剪辑，都可以在原方验证后写入智能合约。这将为视频创建审计跟踪，确保其完整性并提高可追溯性。可以在每个阶段将散列数据与源进行比较。如果两个数据集之间存在任何不匹配，则可以帮助推断视频发生了变化。例如，警察和调查人员使用摄像机记录犯罪现场的细节。可以为每个在场的人为视频分配唯一的哈希数据（指纹）。然后将此数据作为智能合约写入区块链，并由每个成员进行验证。同样，每次下载、上传和分享都将使用原始数据进行验证，以确保其真实性。因此，通过使用区块链技术，可以大大减少视频篡改的情况。区块链深度识别伪造品的可靠性区块链可以改进我们在深度伪造识别方面的工作。然而，它不应被视为对抗深度换脸的解决方案。区块链容易受到复杂的网络攻击，这些攻击可能会损害其完整性和可靠性。因此，区块链不能被视为真实性的最终保证。应采取谨慎的方法来验证区块链上从原始实例到最后已知实例的数据的可信度。这种方法将有助于增加我们对视频可信度的信任。区块链极大地加强了我们与深度造假的斗争。但是，它仍然不完全可靠。它需要的是结合其他技术，例如人工智能，以进一步增强其能力。区块链和人工智能的结合可以大大改善深度换脸。即使我们考虑到deepfakes识别的区块链的局限性，也有一种工具可以通过帮助识别deepfakes来减少deepfakes传播的错误信息实例。
