公众舆论的系统性操纵，尤其是通过伪造图像在在线社交网络（OSN）中传播，已对社会构成严重威胁。本文提出一种名为数字取证网络（Digital Forensics Net, DF-Net）的深度神经网络，用于像素级图像伪造检测。所发布的模型在四个公认的基准数据集上均优于多项现有先进方法。尤为突出的是，DF-Net在面对社交网络中常见的有损图像操作（如图像缩放、压缩）时，仍具备出色的鲁棒性，这些操作通常由社交平台自动执行。