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Full-defense framework: multi-level deepfake detection and source tracing
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AI
DOI：10.1631/FITEE.2401012.png)
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摘要
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深度伪造对政治、新闻和娱乐等多个领域构成重大威胁。尽管基于被动检测或主动防御的深度伪造防御方法已有多种提案，但鲜少同时实现被动检测和主动防御。为解决此问题，我们提出了一种基于跨域特征融合和可分离水印（SepMark）的全防御框架（FDF），以实现版权保护和深度伪造检测，结合了被动检测和主动防御的理念。主动防御模块由一个编码器和两个可分离解码器组成，其中编码器将一个水印嵌入受保护的面部，两个解码器分别提取具有不同鲁棒性的两个水印。鲁棒水印能够可靠地追踪受信任的标记面部，而半鲁棒水印对恶意失真敏感，在深度伪造或水印移除攻击后水印消失。被动检测模块融合空间域和频率域特征，以在无水印的情况下进一步区分深度伪造内容和水印移除攻击。所提出的跨域特征融合涉及用频率域特征的“主要”通道替换空间域特征的“次要”通道，随后用空间域特征的“主要”通道替换频率域特征的“次要”通道。大量实验表明，我们的方法不仅通过提取的水印提供主动防御机制，即来源追踪和版权保护，而且在无水印时也能实现被动检测，以进一步区分深度伪造内容和水印移除攻击，从而提供一种全防御方法。
期刊
IF:
2.9
论文数:
129
被引数:
2.5K
机构
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