SepMark：用于统一来源追溯与 Deepfake 检测的深度可分离水印

恶意 Deepfake 已导致在区分真实与伪造人脸之间出现尖锐冲突。尽管已开发许多事后检测 Deepfake 的对策，但无疑被动取证未对可预见操控前原始人脸考虑任何预防措施。为完善该取证生态，我们提出名为 SepMark 的主动解决方案，其提供来源追溯与 Deepfake 检测的统一框架。SepMark 源于基于编码器-解码器的深度水印，但具有两个可分离解码器。深度可分离水印 SepMark 首次为既有的深度水印研究带来新范式：单一编码器优雅地嵌入一个水印，而两个解码器可在不同鲁棒性层级分别提取该水印。称为 Tracer 的鲁棒解码器抵御各类失真，可能具有过高鲁棒性，使水印在 Deepfake 前后均存活。称为 Detector 的半鲁棒解码器对恶意失真选择性敏感，使水印在 Deepfake 后消失。仅由 Tracer 与 Detector 构成的 SepMark 能可靠追溯被标记人脸的可信来源并检测其自标记后是否被篡改；二者单独均无法达成。大量实验证明了所提 SepMark 在典型 Deepfake（包括换脸、表情重演与属性编辑）上的有效性。