人工智慧的快速发展使深度伪造成日益严重的威胁，成千上万的工具使攻击者能够创建令人信服的虚假内容。这种激增凸显了对可靠检测的需求，尤其是在法律和法医领域。然而，大多数工具依赖黑盒人工智慧模型，这些模型提供分类结果，但並未解释其决策。随着全球监管趋严，透明度和可解释性变得越来越重要。中国、欧盟和美国的监管标准现在都要求人工智慧必须具备可解释的特征，以确保其决策在法律和科学上都有效。然而，主流的深度伪造检测器仍然存在不足，缺乏决策所需的可解释性。为了弥补这一缺陷，我们提出了一个概念验证面部深度伪造检测器，该检测器基于一个符合监管要求的透明框架构建，並包含可解释的特征。