1.新加坡国立大学cap算法

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。

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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：面对常规图像处理 (如高斯噪声) 时的鲁棒性不稳定暂不具备同时进行鉴伪和伪造区域定位的功能通过比对水印来判断真伪而存储 ground-truth 的操作大量消耗了计算资源。

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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。

ACM MM 2025 Oral | 新加坡国立大学提出FractalForensics，基于分形水印的主动深度伪造检测与定位（插图

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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

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