基于深度水印的主动防御：深度伪造检测、溯源与监管

《ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications》：Deep Watermarking-based Proactive Defense for Deepfake Detection, Tracing, and Regulation

　　

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当前主动防御机制虽然有效，但主要集中于阻碍深度伪造模型，而非对其加以规范。鉴于在合法用途下对深度伪造生成技术的普遍需求，我们提出了一种基于"白名单"机制的主动深度伪造控制框架。该框架通过利用密钥保护的水印对深度伪造输出进行有条件的管控，确保整个过程的鲁棒性。该方案提出了一种加密嵌入器和一种加密提取器。前者确保只有数据所有者才能在自己的人脸图像上嵌入水印，而后者在防止水印泄露的同时，便于水印的提取和匹配。随后，深度伪造模型经过重新训练，使其仅接受包含指定水印的人脸图像。此外，我们还提出了一种三阶段训练策略，以增强鲁棒性并确保水印的可追溯性。实验结果证明了我们的方法在规范深度伪造生成方面的有效性和合理性。此外，结果表明，我们的方案在图像质量和鲁棒性方面均表现出色。

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