深偽偵測

深偽偵測工具會分析人臉、圖片、影片、聲音或文件，尋找由 AI 生成或竄改留下的跡象。這些工具可支援身分驗證、防詐、內容審核與鑑識複核，但結果通常只是風險訊號，不能單獨當成事實證明。

先配對媒體和威脅類型

確認產品能否處理靜態圖片、錄製影片、即時串流、音訊或證件掃描。專門辨識換臉的模型，不一定能發現語音複製或合成文件。用在身分流程時，也要測試照片翻拍、螢幕重播、虛擬攝影機和媒體注入等攻擊。

比較判定與整合

實用的產品會提供可信分數、原因碼或標示出的可疑證據。比較網頁工具、雲端 API、行動與 Web SDK、批次處理、延遲、Webhook 和人工審查佇列。除了明顯假樣本，也要用真實拍攝環境中的低畫質、壓縮與光線不佳素材測試。

了解限制與資料處理

生成模型持續演進，壓縮、裁切、光線和相機品質都會改變偵測效果。應查閱近期評測、誤報資訊和人工升級機制。上傳敏感媒體前，核實保存、訓練用途、加密、刪除和處理地區。不要把單一分數當成法律證據或高影響自動決策的唯一依據。