近日，安全識別領域的年度盛會——第二十屆安全識別技術展覽會暨高峰論壇（SDS）在北京國家會議中心舉行，行業專家、高校學者、企業代表圍繞身份識別、防偽安全、反欺詐等前沿議題展開交流探討。

馬上消費人工智能研究院技術總監沈海峰受邀出席，并作題為《從單點防御到全景認知：多模態大模型驅動的防偽技術變革》的主題演講，解析當下人臉防偽面臨的挑戰，分享馬上消費基于多模態大模型的技術迭代成果與落地應用經驗。

沈海峰指出，生成式大模型大幅降低了深度偽造的技術門檻，疊加黑灰產欺詐全面線上化、技術化升級，傳統單點式防御模式已難以應對復雜新型攻擊。行業必須跳出傳統防御思維，依托多模態大模型構建全景認知、主動對抗的新型防偽體系應對技術型欺詐變革。

行業欺詐與偽造技術迭代，倒逼防偽體系升級

隨著數字經濟發展，線上金融、遠程身份核驗等場景廣泛應用，人臉防偽與反欺詐成為行業安全建設的重中之重。當前行業正面臨多重安全挑戰：一方面，黑灰產欺詐模式全面轉向線上，形成完整產業鏈，作案呈現產業化、精準化、移動化、技術化四個特征，攻擊手段不斷升級；另一方面，生成式大模型普及進一步拉低了深度偽造的技術門檻，AI 換臉、虛擬數字人、仿真視頻等新型偽造技術效果愈發逼真，肉眼已難以分辨真偽，各類攻擊滲透人臉識別全流程，傳統防偽體系承受著巨大壓力。

演講中，沈海峰回顧了人臉防偽技術的三個發展階段：2000年代初的傳統模式識別時代，依靠人工設計 Gabor、LBP 特征，僅能實現定點場景防御；2012年進入深度學習模型時代，可通過學習樣本防御已知攻擊；2023 年起，多模態大模型技術成熟，行業正式邁入全新防偽階段。

沈海峰介紹，相較前兩代技術，多模態大模型具備泛化性強、可解釋性好、邏輯推理能力突出的優勢，能夠有效抵御未知新型攻擊，在高難度樣本測試中，防偽大模型準確率較傳統深度學習技術提升顯著。

作為一家技術驅動的數字金融機構，馬上消費長期深耕生物特征識別與人工智能安全領域，通過搭建多模態技術架構，實現圖像、音頻、視頻、文本的跨模態融合處理，并率先將強化學習應用于深度偽造檢測。目前，相關研究成果已在ICASSP、ICME等頂會進行發表。

沈海峰介紹，該技術體系包含兩大核心創新：一是搭建自動化思維鏈數據生成流程，大幅降低數據制作成本，同時結合離線監督微調與強化學習，提升模型對復雜攻擊的抵御能力；二是雙對齊網絡結構的創新。通過兩次跨模態特征對齊優化視覺編碼器，并針對不同偽造程度制作精細化文本描述，進一步強化視覺編碼器的語義表達能力和模型識別精度。

多模態大模型多重創新，打造全景認知防偽方案

為持續驗證、優化自研算法，馬上消費搭建起人臉活體對抗平臺，定期開展攻防演練與情報收集，已復現200多類主流深度偽造算法，覆蓋換臉、重演等最新方法，積累了千萬級以上數據。

沈海峰介紹，目前馬上消費已對外發布行業首個人臉偽造公開數據集，為行業開展同類技術研究和防偽大模型前沿探索提供參考素材。

依托成熟的算法能力與實戰打磨成果，馬上消費構建起前端活體安全 + 后端多層防偽的全景認知防御方案，打造立體化、多層次安全防線。

沈海峰表示，目前該方案已全面落地企業內部風控體系，不僅可精準識別親屬冒用、影像模擬注入等新型活體攻擊，還依托 OCR 技術、背景聚類能力，攔截證件偽冒、團伙欺詐等風險，全面覆蓋各類線上欺詐場景。此外，馬上消費也將人臉防偽能力輸出至行業機構，助力合作機構強化業務安全防護水平。

目前，馬上消費在防偽安全領域已取得一些成果，多篇相關論文被國際頂會收錄。

在推動技術落地的同時，馬上消費積極參與國內外行業標準制定。2026年5月，由馬上消費牽頭起草的ISO國際標準《信息技術 生物特征識別深度偽造攻擊檢測 測試與報告》正式獲批立項，這是全球范圍內首次在生物特征識別深度偽造檢測領域建立系統化的測試與報告框架。2025年12月，馬上消費與華為共同獲任國家標準人臉識別工作組副組長單位，深度參與全生命周期國家標準制修訂工作。

展望未來，沈海峰表示，馬上消費將持續拓展防偽技術應用邊界，持續夯實防偽技術體系，為構建更加安全、可信的數字身份認證環境貢獻力量。

來源：馬上消費官微