FractalForensics 是什么？用分形水印主动揪出深度伪造

FractalForensics 是一种基于分形水印的主动式深度伪造检测和定位方法，由新加坡国立大学和山东大学的研究人员在 2025 年提出，论文标题是《FractalForensics：通过分形水印实现主动深度伪造检测与定位》，入选 ACM Multimedia 2025 口头报告。

被动检测与主动检测

检测深度伪造有两种思路。被动检测是拿到一张图，分析它有没有伪造的痕迹，但随着生成技术进步，高质量的合成图像越来越难以识别。主动检测则是事先在原始图像里嵌入鲁棒的水印，之后通过检查水印是否完好来判断图像有没有被篡改。主动检测因此受到越来越多的关注。但论文指出，已有的主动检测方法虽然检测效果尚可，却缺乏定位能力和可解释性：只能告诉你“这张图被改过”，说不清改了哪里；而且水印的鲁棒性不稳定，会显著影响检测表现。

为什么用分形

分形是一种在不同尺度上自我相似的几何形状，局部和整体有相似的结构。FractalForensics 利用分形的这一特性设计水印。研究人员先设计了一个由参数驱动的水印生成流程，用户选择的参数通过混沌加密系统，决定分形形状的变化方式和水印的加密规则，这让水印难以被猜测和伪造。水印以分块的方式嵌入图像，每一块都带有可验证的信息。

当图像的某个区域被深度伪造技术篡改，比如换了脸，那个区域的水印就会遭到破坏，而未被篡改的区域水印保持完好。通过检查各个位置的水印，就能定位出被篡改的区域，让检测结果一目了然、可以解释。同时，水印对压缩、缩放等正常的图像处理保持鲁棒，不会因为日常的传播操作就失效。

意义

这类主动防护技术适合需要保护原始影像真实性的场景，比如新闻机构、证件照片、公众人物的官方图片。它和 AI 生成内容的强制标识、内容来源认证等手段一起，构成了应对深度伪造的多层防线。