生成技术降低了伪造音视频与文本的门槛，典型滥用场景包括：冒充企业高管指令财务人员转账，制作虚假的客服语音骗取验证码，生成伪造的证件或合同用于欺诈，以及批量生成虚假信息影响舆论。这些场景的共同特点是利用了受众对音视频内容的天然信任。
第一，显式标识。在生成内容的显著位置添加水印或说明文字，让受众明确知道内容由人工智能生成。这种方式对受众最友好，但容易被裁剪或遮挡。
第二，隐式标识。把标识信息嵌入文件元数据或通过不可见的数字水印嵌入内容本身，使标识能够在传播后仍然保留。隐式标识的鲁棒性是关键，需要抵抗压缩、裁剪、转码等常见处理。
第三，来源登记。通过内容凭证记录生成工具、生成时间和修改历史，让内容具备可验证的出身信息。这种方式依赖生态配合，需要平台和工具共同支持。
当前检测方法主要分为三类：基于生理与物理特征的不一致检测，例如面部与音频的细微不匹配；基于生成痕迹的检测，寻找生成模型留下的统计特征；基于来源信息的验证，检查是否存在有效凭证。
这些方法各有局限。生成模型迭代速度快，基于痕迹的检测容易失效；高质量伪造可以规避生理特征检查；来源验证在缺乏生态支持时无从进行。因此，单一检测手段都难以给出可靠结论。
第一，流程控制优先于技术检测。对涉及资金、权限变更和信息披露的关键操作，建立独立于音视频通讯的复核流程，例如回拨已知号码或使用内部系统二次确认。
第二，把标识要求纳入采购与合作条款，要求使用的生成工具支持内容标识。
第三，开展针对性培训，用真实案例说明当前伪造技术的逼真程度，纠正凭声音或视频即可信任的惯性。
检测与伪造是持续对抗。在技术手段存在不确定性的情况下，用流程约束来弥补检测能力的不足，是更可靠的选择。
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