随着互联网时代的发展,人们获取信息的媒体载体发生了变化,人们更加习惯从视频中获取需要的信息,通过分享视频来分享生活、传递情感。以Deepfake为首的深度伪造视频技术在深度学习技术的发展中孕育而出。通过这些技术,使用者可以随意对目标视频中的人脸进行篡改替换。深度伪造视频具有欺骗性强、成本低的特点,很容易在主流视频网站上被大肆传播。这些虚假视频的传播不仅会侵犯个人的隐私,同时还会给社会乃至国家的稳定带来威胁。因此,基于神经网络的高效深度伪造视频检测的技术研究及其系统研发成为了伪造视频防御战的重要一环。首先,本文提出了一种基于唇音同步的深度伪造视频检测方法,通过改进的孪生神经网络对视频的图像流与音频流进行对比检测。设计了一种改进的双流孪生神经网络,实现了一条上采样网络流与一条下采样网络流进行多尺度预测,将音频流的特征图与视频流的图像混合为双通道图像作为输入分别送入两条网络流中进行检测,通过铰链损失函数与正则项系数最终得到视频检测结果。在公开数据集DFDC和DF-TIMIT上的实验结果表明,本文方法的伪造视频（包括音频篡改等）检测准确率达到90.7%,优于其他检测算法。然后,本文提出了一种基于多模态的深度伪造视频检测方法,通过音频模态、唇部运动模态、面部运动模态来识别深度伪造视频。在唇部运动模态与面部运动模态中,使用性能与准确率均衡的Efficient Net-B3进行特征提取;在音频模态中,为了充分利用视频数据集的时序特征,使用三维卷积神经网络对Res Net网络进行优化,作为音频流的特征学习网络。针对只含有单模态的视频,使用交叉熵损失函数来计算单模态的不合理性,来检测伪造视频。在多模态的识别中,使用对比损失函数计算不同模态间的不协调性,来检测伪造视频。在公开数据集上进行了大量实验,本文方法在最新的DFDC数据集上的准确率达到了95.87%,比现有的深度伪造视频检测方法提高了约5%。基于所提出的深度伪造视频检测方法,本文设计并实现了一个深度伪造视频检测系统。该系统采用浏览器/服务器架构,后端采用Spring Boot框架,前端使用React框架进行交互,对所提出的视频检测算法进行了设计与实现,提供了基础用户管理、数据交换以及视频检测功能,为使用者提供高效便捷的深度伪造视频检测服务。