얼굴 위조 탐지 성능 향상을 위해 기존 평가 지표의 문제점을 지적하고 새로운 평가 지표인 Cross-AUC를 제안했어요. Cross-AUC를 통해 기존 얼굴 위조 탐지기들의 성능 저하를 확인하고, 데이터 도메인 간 점수 비교의 중요성을 강조했어요. SFAM 프레임워크를 제안하여 이미지-텍스트 정렬 모듈과 전문가 혼합 모듈을 활용, 얼굴 영역별 위조 분석을 통해 우수한 성능을 달성했어요.