论文造假主要通过查重软件检测、同行评审质疑、数据验证分析、图像篡改识别和举报机制调查等方式被发现。学术机构与期刊采用多重技术手段结合人工审查，确保学术成果的真实性与原创性。

1. 查重软件筛查
   国际主流学术平台普遍使用Turnitin、iThenticate、知网查重系统等工具，通过比对海量数据库识别重复内容。当文字重复率超过阈值（通常15%-20%），系统会标记疑似抄袭部分并生成报告。部分高级系统还能检测改写式抄袭，例如替换同义词或调整语序的隐蔽行为。

2. 同行评审深度质疑
   领域专家在审稿阶段会重点核查实验逻辑的合理性。例如：

• 数据分布是否符合统计学规律（如异常集中的小数点位数）
• 实验方法描述是否存在模糊或矛盾
• 参考文献与正文结论的关联性
  曾有多起造假案例因审稿人发现“细胞培养时间与增殖速度不匹配”等细节漏洞而被揭露。

3. 数据可重复性验证
   第三方机构或实验室尝试复现研究时，若无法获得相同结果，可能触发调查。2018年哈佛大学心肌干细胞论文撤稿事件，即因全球多个团队无法重复实验结果而启动审查。期刊《Science》《Nature》已建立数据复核机制，要求作者提交原始数据及分析代码。

4. 图像技术分析
   专业软件（如ImageTwin、Forensic）可检测图片拼接、复制、亮度修改等篡改痕迹。2023年某顶刊论文因Western blot条带重复率超95%被撤稿，即通过像素级分析发现异常。部分期刊要求提供原始未裁剪图像及设备元数据。

5. 实名/匿名举报调查
   学术机构设有伦理委员会受理举报，通过调取实验记录本、原始数据存储设备、合作者证词等追溯研究过程。2024年国内某高校教授因学生举报数据造假，经查实后被取消职称，相关论文被批量撤回。

研究者应始终遵守学术规范，投稿时选择具有严格审核流程的期刊，并完整保留实验原始记录与数据。若发现疑似造假行为，可通过官方渠道提交证据，共同维护学术诚信环境。