為了設計更加鲁棒和通用的深度偽造檢測和定位方法，研究者需要考慮多語言和多文化背景的特性。首先，應該建立包含多種語言和文化的深度偽造數據集，這樣可以確保模型在不同語言環境下的有效性。這些數據集應該涵蓋不同的語音、口音、手勢和文化特徵，以便模型能夠學習到多樣化的特徵。
其次，應用跨模態學習技術，將視覺和聽覺信息結合起來，增強模型對於語言和文化差異的理解。例如，利用音頻特徵和視頻特徵的融合，來提高對於語言和文化背景的敏感性。此外，研究者可以考慮使用自監督學習方法，讓模型在無需標註的情況下，自行學習不同文化和語言的特徵。
最後，開發可解釋的深度偽造檢測模型，幫助研究者和用戶理解模型的決策過程，特別是在面對不同文化和語言的內容時。這樣不僅能提高模型的透明度，還能增強用戶對於檢測結果的信任。