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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120931466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511445724.1，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法是由咸永锦;薛世辉;马宾;周琳娜;王金伟;曲悠扬;徐健;李健;杨忠良;杜康妮;陈振运设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法，涉及主动检测方法技术领域，包括以下步骤：S1：构造基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测系统；S2：构造损失函数；S21：水印嵌入部分的损失函数；S22：水印解码与恢复部分的损失函数；S3：采用端到端的联合优化方式，进行训练。本发明要解决的技术问题是提供一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法，将经典的量子门思想引入神经网络中，使加密操作在训练过程中与嵌入与提取任务联合优化，能够动态适应不同图像特征与攻击环境，从而提升水印系统的鲁棒性、不可见性和安全性。通过对比待检测图像解密后的水印与特征水印信息的一致性，实现对图像是否被篡改的有效判别。

本发明授权一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构造基于量子控制鲁棒特征水印的深度伪造检测系统； 该系统包括水印生成模块、可学习量子加密模块、编码器水印嵌入模块、解码器水印提取模块以及对抗性判别器模块； 所述S1的具体方法为： S11：利用目标检测器与人脸特征提取器联合检测并提取人脸特征，经过双曲正切函数归一化处理后得到人脸特征水印信息； S12：水印信息被输入至基于受控非门的可学习量子加密模块进行加密，生成加密水印信息； S13：编码器水印嵌入模块接收原始人脸图像与加密水印信息，输出嵌入水印后的图像； S14：嵌入水印后的图像经过多样化噪声池处理，分别得到良性干扰图像或伪造图像，并输入解码器水印提取模块进行水印提取与解密，解密得到的水印与噪声图像当前的身份特征进行对比，良性处理，则二者差异极小；伪造图像，则差异显著，从而实现伪造检测； S15：与此同时，嵌入水印后的图像还会输入对抗性判别器模块进行对抗性判别，生成的损失与图像重建损失、信息恢复损失共同反馈给编码器与加密模块，进行端到端优化，通过不断迭代，最终实现高质量的人脸图像水印嵌入、鲁棒恢复与Deepfake检测； S2：构造损失函数； S21：水印嵌入部分的损失函数； 包括图像重建损失、结构相似性损失和对抗损失，三者共同作用以确保嵌入图像的高质量与隐蔽性； S22：水印解码与恢复部分的损失函数； 由解码损失和消息恢复损失组成，并辅以结构相似性约束，以确保水印能够在经历图像扰动甚至深度伪造的情况下，仍能准确、鲁棒地恢复水印信息； S3：采用端到端的联合优化方式，进行训练； 编码器水印嵌入模块、解码器水印提取模块、可学习量子加密模块同时参与优化，通过图像重建损失与结构相似性损失保证嵌入图像的高质量与隐蔽性；通过水印解码与恢复部分损失确保嵌入水印信息的可恢复性与完整性；同时引入对抗损失以提升模型生成图像的自然性； 编码器水印嵌入模块整体结构基于U形卷积神经网络框架，集合多尺度水印嵌入机制、频域增强嵌入模块与多重注意力机制，显著增强了水印嵌入能力与鲁棒性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250300 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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