本文作者包括新加坡国立大学的王天一 (第一作者)、程轩昂、Mohan Kankanhalli (通讯作者)，和山东大学的刘明慧。 工作动机 近些年来，针对深度伪造 (Deepfake) 的主动防御研究角度逐渐受到广泛关注。在现有工作中，鲁棒水印和半脆弱水印分别在 Deepfake 检测任务取得一定进展，但 仍普遍存在如下问题： 工作介绍 为解决上述问题，该论文提出 FractalForensics，一种 基于分形水印的主动深度伪造检测与定位方法。 不同于以往的水印向量， 为达成伪造定位的功能，论文提出 的水印以矩阵形式出现。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2504.09451 首先，该论文设计了一个 水印生成和加密流程 (图 1)，旨在使整个流程参数化。依赖于基于参数的分形几何形状及其具备的可迭代特性，先将其选择作为水印的基 础 (本文以标准希尔伯特曲线为例)。 其后，分别定义旋转 (r), 镜像 (m), 次序改变 (o) 三个变体参数，为分形水印的形状变化提供多样性 (在该论文实验中，所有参数组合共可得 144 种分形变体)。 进一步地，针对以迭代顺序标记的分形矩阵，构建一个混沌加 ...