该研讨会聚焦 Deepfake（深度伪造） 识别方向，来自中国、美国、澳大利亚、巴西、新加坡等多国知名机构学者与行业专家分享前沿技术和应用成果。
蚂蚁数科将用于 IJCAI「深度伪造检测挑战赛」 的 180 万训练数据集 （DDL-Datasets），正式向全球研究者开源。该数据集包含人脸伪造、视频篡改、声音克隆三大高危场景，涵盖 80 余种伪造手法，清晰标注了 AI 造假的画面位置、时间节点，有助于提升算法可解释性。研究者可在 Modelscope(磨搭社区) 下载获取。
由斯坦福大学、谷歌与加州大学伯克利分校联合开源的视频数据集 DeepAction，包含 7 款大模型生成的 2，600 段人类动作视频以及相匹配的真实镜头，这些视频展示了行走、奔跑、烹饪等日常行为，研究者可在 HuggingFace（抱抱脸社区） 下载获取。此外，研究团队发表的论文 《AI 生成人体动作检测》(HumanActionCLIPs:DetectingAI-GeneratedHumanMotion) 获得该主题 workshop
澳大利亚莫纳什大学 AbhinavDhall 教授分享了其研究团队通过脑电图数据发现: 不同文化背景人群对 AI 造假视频存在感知差异，当视频语言为参与者熟悉的英语且演员来自相似种族背景时，其区分真实视频与深度伪造视频的表现更佳。该研究为全球化多元背景下的深度伪造分析领域铺就了未来探索路径。
公开信息显示，蚂蚁数科长期关注并持续投入 AI 安全及风险防范，旗下安全科技品牌 ZOLOZ 自 2017 年起服务海外机构的数智化升级，目前已覆盖超 25 个国家和地区，「实人认证」 产品准确率达 99.9%。
