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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明公开了基于主动防御的Deepfake图像检测方法及系统，属于信息安全技术领域，要解决的技术问题为如何在不降低图像质量的前提下实现对Deepfake图像和视频的主动防御。包括如下步骤：基于U‑Net网络构建隐写网络模型；基于原始的人脸图像、原始的水印信息、被Deepfake攻击的载密人脸图像以及预测的水印信息构建训练集，通过训练集对隐写网络模型进行模型训练，得到训练后编码器和训练后解码器；对于待检测的载密人脸图像，通过训练后解码器输出预测的水印信息，并将预测的水印信息与添加的原始水印信息进行相关性分析。
主权项：1.一种基于主动防御的Deepfake图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取人脸图像并对人脸图像进行预处理，通过预处理得到预定尺寸的人脸图像；基于U-Net网络构建隐写网络模型，隐写网络模型包括编码器和解码器，编码器以原始的人脸图像和原始的水印信息为输入，用于将原始的水印信息添加至原始的人脸图像、得到添加有水印信息的人脸图像，并对添加有水印信息的人脸图像进行卷积操作和下采样操作，输出添加有水印信息的人脸图像作为载密人脸图像，解码器以载密人脸图像为输入图像，用于对输入图像进行卷积操作和上采样操作、预测输出水印信息；基于原始的人脸图像、原始的水印信息、被Deepfake攻击的载密人脸图像以及预测的水印信息构建训练集，通过训练集对隐写网络模型进行模型训练，得到训练后编码器和训练后解码器；对于待传播的人脸图像，以人脸图像和要添加的水印信息为输入，通过训练后编码器得到添加有水印信息的人脸图像作为载密人脸图像；对于待检测的载密人脸图像，通过训练后解码器输出预测的水印信息，并将预测的水印信息与添加的原始水印信息进行相关性分析，如果预测的水印信息与原始水印信息具有相关性，判定待检测的载密人脸图像未被Deepfake攻击，否则，判定待检测的载密人脸图像被Deepfake攻击。
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