在AltFreezing-Deepfake-Detection信安赛“基于多模态分析的视频真伪识别及威胁评估系统”中，视频真伪鉴别模块采用了先进的深度学习技术，结合多种模态数据（如文本、图像、音频等）来提高视频真伪识别的准确性。

该模块首先对输入的视频进行预处理，包括去噪、增强、裁剪等操作，以便于后续的分析和处理。然后，通过提取视频的关键帧和关键帧之间的时间差，构建一个时空图，用于捕捉视频中的关键信息。

接下来，模块利用预训练好的模型对时空图中的关键点进行检测和标注，从而获得视频中的关键点信息。同时，模块还对视频中的文本内容进行分析，提取出与视频相关的关键词和短语，进一步丰富视频的特征表示。

最后，模块将提取到的多模态特征进行融合，采用特定的加权策略，如注意力机制或协同过滤方法，将不同模态的特征进行整合，形成一个完整的视频特征向量。通过比较视频特征向量与已知的伪造视频特征向量，可以有效地判断视频的真实性。

总之，视频真伪鉴别模块通过综合运用多种模态数据和深度学习技术，实现了对视频真伪的高效识别和威胁评估，为网络安全提供了有力的技术支持。信安赛“基于多模态分析的视频真伪识别及威胁评估系统”，视频真伪鉴别模块