本文提出了一种名为PhantomSeal的新型主动防御技术，用于对抗换脸（face-swapping）深度伪造攻击。与大多数事后检测/追踪方法不同，PhantomSeal在深度伪造生成阶段之前进行干预，同时保护用户图像的身份和上下文信息，并支持取证追踪。其核心是一种隐蔽嵌入技术：将选定的“伪装身份”（cloak identity）作为隐藏标识嵌入图像中。当攻击者使用该图像进行换脸生成时，深度伪造模型会被误导，生成的内容倾向于呈现该伪装身份，从而阻止真实身份被成功替换。同时，嵌入的标识可通过特征分析进行取证，识别篡改内容。作者在多种换脸架构（如SimSwap）上进行了广泛实验，结果显示：PhantomSeal将SimSwap的攻击成功率降至0.30%，并能正确识别97.97%的篡改内容。该工作为主动防御深度伪造提供了新思路，适合安全研究人员、AI安全工程师以及内容真实性验证场景。