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2025-05-15 更新
WaveGuard: Robust Deepfake Detection and Source Tracing via Dual-Tree Complex Wavelet and Graph Neural Networks
Authors:Ziyuan He, Zhiqing Guo, Liejun Wang, Gaobo Yang, Yunfeng Diao, Dan Ma
Deepfake technology poses increasing risks such as privacy invasion and identity theft. To address these threats, we propose WaveGuard, a proactive watermarking framework that enhances robustness and imperceptibility via frequency-domain embedding and graph-based structural consistency. Specifically, we embed watermarks into high-frequency sub-bands using Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) and employ a Structural Consistency Graph Neural Network (SC-GNN) to preserve visual quality. We also design an attention module to refine embedding precision. Experimental results on face swap and reenactment tasks demonstrate that WaveGuard outperforms state-of-the-art methods in both robustness and visual quality. Code is available at https://github.com/vpsg-research/WaveGuard.
深度伪造技术带来了隐私入侵和身份盗窃等日益严重的风险。为了解决这些威胁，我们提出了WaveGuard，一个基于主动水印技术的框架，通过频域嵌入和基于图的结构一致性技术增强稳健性和隐蔽性。具体来说，我们利用双树复小波变换（DT-CWT）将水印嵌入高频子带，并采用结构一致性图神经网络（SC-GNN）保持视觉质量。我们还设计了一个注意力模块来提高嵌入精度。在面部交换和面部重现任务上的实验结果表明，WaveGuard在稳健性和视觉质量方面都优于最新方法。代码可通过https://github.com/vpsg-research/WaveGuard获取。
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PDF 11 pages, 5 figures, 4 tables
Summary
Deepfake技术带来隐私侵犯和身份盗窃等风险。为此，提出WaveGuard框架，通过频域嵌入和图基结构一致性增强稳健性和隐蔽性。具体地，利用双树复小波变换嵌入水印，并利用结构一致性图神经网络保持视觉质量。设计注意力模块以提高嵌入精度。在面部交换和重新激活任务上的实验结果表明，WaveGuard在稳健性和视觉质量方面优于现有技术。
Key Takeaways
- Deepfake技术存在隐私侵犯和身份盗窃等风险。
- WaveGuard是一个基于水印技术的框架，旨在增强稳健性和隐蔽性。
- 利用双树复小波变换在高频子带中嵌入水印。
- 采用结构一致性图神经网络保持视觉质量。
- 设计了注意力模块以提高嵌入精度。
- 在面部交换和重新激活任务上进行了实验验证。
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