この論文では、近年の生成AIの進展によってリアルなディープフェイクが増えていることに対処するための新しいディープラーニングフレームワーク、DeepForgeSealを提案しています。従来のパッシブなディープフェイク検出器は特定の偽造アーティファクトに依存し、新しいタイプのディープフェイクに一般化できない課題があります。提案するアプローチは、高次元の潜在空間表現と、マルチエージェント敵対的強化学習（MAARL）を活用し、閾値の高いウォーターマーキングを実現します。これにより、ウォーターマークの埋め込みと抽出を制御しつつ、高度な画像の意味を捉えられます。実験結果は、CelebAとCelebA-HQのベンチマークにおいて、他の最先端の手法よりも4.5%以上、5.3%以上の改善を達成したことを示しています。この技術は、高品質な合成メディアの特定を容易にし、悪意のある改ざんに対しても適応的に対応できるものです。