本文揭示了当前深度伪造检测器的一个根本盲点：现有检测器擅长捕获数字合成伪影，但当AI生成的内容被伪装成具有真实物理成像特征时，其有效性会大幅下降。作者指出，真实照片固有硬件相关的统计签名，这些签名由光学传感器和图像信号处理（ISP）流水线印刻，是难以察觉的足迹，而纯数据驱动的生成模型根本缺乏这些特征。基于这一洞察，提出ISPCloak——一种无需优化的对抗性攻击框架，通过武器化ISP流水线来误导深度伪造检测器的判断。该方法首先使用可逆ISP网络将图像投影到RAW域，然后通过注入真实的泊松-高斯传感器噪声并执行前向ISP重建，将真实相机的复杂统计先验无缝嵌入到AI生成的图像中。结合生成伪影抑制和自适应掩码，这种简化的物理仿真能够超快生成对抗样本。大量实验表明，嵌入真实的物理扰动从根本上破坏了大量现有检测机制，能以几乎不可见的视觉变化生成普遍具有逃避性的对抗样本。该工作主要贡献在于提出了一种新颖的物理对抗攻击方法，揭示了当前检测范式的脆弱性。适合从事深度伪造检测、对抗性机器学习、以及数字取证领域的研究人员和工程师阅读。