ARISE：面向持续多模态伪造检测的真实参考引导稳定性增强方法

ARISE 提出真实参考引导的稳定性增强方法，用于攻击增量式持续多模态伪造检测，并配套构建 Fable-Bench 基准。该方法以仅拟合真实样本的高斯混合模型作为紧凑历史参考，结合 GRASP 的样本自适应各向异性度量与 VAR 的脆弱阶段回放加权，推理时仍只用原始多模态主干和二分类头。在三种攻击演化协议和多种检测器架构上，其历史保持与最终平均性能优于代表性持续学习基线。