要检测视频是否被篡改，可以采用以下几种方法：

操纵检测

识别帧篡改、色度变换和几何变换等操纵类型。

利用深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），提取视频帧中的时空特征，实现篡改检测。

合成检测

检测使用生成模型或合成图像创建的虚假视频内容。

生成模型如敌对生成网络（GAN）、自编码器和变分自编码器（VAE）可用于生成逼真的假视频，用于训练检测模型并增强模型鲁棒性。

融合检测

识别来自不同来源的视频片段的融合，并检测篡改痕迹。

通过分析视频片段之间的不一致性，可以发现潜在的篡改迹象。

数字签名验证

查看软件的数字签名，签名人信息是否与软件发行公司名称一致，以及数字签名信息是否正常。

如果数字签名无效，可能表示软件被篡改或不完整。

哈希值比对

计算软件的哈希值，并与官方公布的哈希值进行比对。

如果哈希值一致，则软件未被篡改；如果哈希值不一致，则可能存在篡改。

非负张量分解

对视频帧进行快速特征提取，创建三维张量描述视频。

使用Tucker分解方法对张量进行非负分解，提取时间维因子矩阵进行相关性计算。

利用切比雪夫不等式自适应地定位篡改位置。

证书验证

验证软件代码的来源与完整性，确保软件开发者购买并正确使用了代码签名证书。

通过上述方法，可以有效地检测和验证视频的真实性和完整性，从而判断其是否被篡改。建议根据具体需求和场景选择合适的方法进行检测。