深度分析 Proteus:自動化音訊深偽偵測對抗測試框架與多步增強搜尋 音訊深偽偵測在實務環境常遭編碼、雜訊等處理衝擊。Proteus 以廣度優先與 Q‑learning 兩種搜尋,自動組合 35 種音訊增強,找出在保留可懂度與說話者特徵下欺騙偵測器的鏈結。實驗顯示特定組合可將真聲音分數推向偽造,凸顯偵測系統的假陽性弱點。研究者建議以此結果持續強化模型,並將對抗測試納入開發流程。