DiffMark：一种基于扩散技术的鲁棒水印算法，用于对抗深度伪造内容

《Information Fusion》：DiffMark: Diffusion-based robust watermark against Deepfakes

针对深度伪造（Deepfake）带来的安全威胁，本研究提出基于扩散模型的鲁棒水印框架DiffMark。通过将面部图像和水印作为扩散模型的条件指导，结合跨信息融合模块和对抗性指导机制，实现了水印在复杂Deepfake攻击下的高鲁棒性与隐蔽性。实验验证了该方法在CelebA-HQ和LFW数据集上的有效性。

　　Deepfake技术近年来得到了迅猛发展，其应用范围从娱乐产业扩展到了更加广泛的领域。然而，这种技术的滥用也引发了严重的安全和隐私问题，例如伪造身份、传播虚假信息以及破坏数字媒体的可信度。因此，如何有效检测和追踪Deepfake图像成为了一个重要的研究课题。在这一背景下，水印技术作为一种主动防伪手段，被认为可以在图像生成过程中嵌入特定信息，从而在后续的图像处理或使用中提供来源的可追溯性。然而，现有的水印方法在面对Deepfake技术的攻击时，往往表现出不够的鲁棒性，这使得水印在图像被篡改后难以被可靠地提取和识别。

本研究提出了一种基于扩散模型的新型鲁棒水印框架，称为DiffMark。该框架通过在训练和采样过程中引入面部图像和水印作为条件，引导扩散模型逐步去噪并生成带有水印的图像。这种方法不仅提升了水印的鲁棒性，还保持了图像的高质量，使得水印在视觉上几乎不可察觉。为了实现这一点，研究团队对扩散模型的训练和采样策略进行了创新性修改，使得水印能够更有效地融合到图像中，同时还能在面对Deepfake攻击时保持其完整性。

在DiffMark框架中，面部条件的构建是一个关键环节。研究人员并未直接使用原始面部图像，而是引入了一个时间步依赖的系数，该系数用于调整噪声项对面部图像的缩放效果。这种设计确保了在图像生成的早期阶段，面部图像能够提供强烈的语义指导，从而保持生成图像的方向性。随着去噪过程的推进，噪声强度逐渐降低，面部条件的影响也随之减弱，从而实现了渐进式的条件引导，更贴合扩散模型的采样过程。

为了实现水印条件的融合，研究团队设计了一个交叉信息融合（CIF）模块。该模块通过一个可学习的嵌入表，能够自适应地提取水印特征，并将这些特征与图像特征进行交叉注意力融合。这一方法特别适用于二进制水印，因为二进制水印通常包含位置信息和比特值。通过将这两种信息结合起来，构建出独特的嵌入索引，使得水印特征的提取更加高效和准确。同时，交叉注意力机制确保了水印特征能够深入地整合到图像特征中，从而在图像被篡改后仍能保持较高的可提取性。

为了进一步提升水印的鲁棒性，研究团队在训练阶段引入了一个预训练的冻结自编码器，以模拟Deepfake攻击的效果。这种方法使得水印在面对各种攻击时，能够表现出更强的抗干扰能力。此外，在推理阶段，研究团队采用了一种称为Deepfake-resistant guidance的对抗性引导策略，通过将特定的Deepfake模型的梯度信息融入到扩散模型的采样过程中，从而生成更加鲁棒的水印图像。这种对抗性引导策略可以被视为一种无需训练的增强模块，为水印技术提供了更大的灵活性。

实验结果显示，DiffMark框架在典型的Deepfake攻击中表现出了优异的性能。通过使用公开的面部数据集CelebA-HQ和LFW，研究团队验证了该框架在不同场景下的适用性和泛化能力。CelebA-HQ数据集包含30,000张高分辨率的面部图像，每张图像的分辨率为1024×1024。研究团队采用了官方划分的数据集，其中24,183张用于训练，2,993张用于验证，2,824张用于测试。LFW数据集则包含了13,233张面部图像，每张图像的分辨率为250×250。为了评估DiffMark的泛化能力，研究团队随机选择了2000张不同个体的图像进行测试。

DiffMark框架的创新性在于其对扩散模型的条件引导策略，以及在训练和推理阶段引入的对抗性机制。这些策略不仅提高了水印的鲁棒性，还确保了图像在生成过程中的高质量。通过将面部图像和水印作为条件，DiffMark能够在图像生成过程中保持对水印的控制，从而在图像被篡改后仍能准确地提取和识别水印。此外，交叉信息融合模块的设计使得水印特征能够更有效地与图像特征结合，进一步增强了水印的抗攻击能力。

在实际应用中，DiffMark框架的鲁棒性使其能够有效应对各种Deepfake攻击，包括但不限于面部替换、表情合成和背景替换等。这些攻击通常会破坏图像的原始特征，使得传统的水印方法难以提取水印信息。然而，DiffMark通过在训练阶段模拟这些攻击，并在推理阶段引入对抗性引导，使得水印在面对这些攻击时依然能够保持其完整性。这种设计不仅提高了水印的检测和追踪能力，还为数字媒体的安全性提供了有力保障。

此外，DiffMark框架的灵活性也值得肯定。通过引入时间步依赖的系数和对抗性引导策略，该框架能够在不同的应用场景中进行调整和优化。例如，在需要更高鲁棒性的场景中，可以进一步调整时间步依赖的系数，以增强水印的抗干扰能力。而在需要更高图像质量的场景中，可以优化对抗性引导策略，以减少对图像细节的影响。这种灵活性使得DiffMark框架能够适应多种需求，从而在实际应用中发挥更大的作用。

总的来说，DiffMark框架为应对Deepfake技术带来的安全和隐私威胁提供了一种新的解决方案。通过结合扩散模型的优势和对抗性引导策略，该框架不仅提升了水印的鲁棒性，还保持了图像的高质量。实验结果表明，DiffMark在面对各种Deepfake攻击时表现出色，为数字媒体的安全性和可信度提供了有力支持。未来，研究团队将继续优化该框架，以应对更加复杂的攻击手段，并探索其在其他领域的应用潜力。