고품질 합성 이미지를 식별하는 데 어려움을 겪은 수동적 딥페이크 탐지 기법의 한계로 인해, 강건한 워터마크를 활용한 능동적 딥페이크 탐지 기법에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 기존 방법들은 합리적인 탐지 성능을 보여주긴 하나, 탐지 결과의 지역화 기능과 해석 가능성에 결함이 있다. 더불어 워터마크의 불안정한 강건성은 탐지 성능에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 능동적 딥페이크 탐지 및 지역화를 위한 새로운 프랙탈 워터마크 기법인 FractalForensics를 제안한다. 프랙탈의 특성을 활용하여, 매개변수 기반의 워터마크 생성 파이프라인을 설계하였으며, 이는 프랙탈 기반 워터마크를 생성하고 선택된 매개변수를 단방향 암호화하는 방식으로 작동한다. 이후, 흑상자 환경에서 자연스러운 이미지 처리 작업에는 강건하고 딥페이크 조작에는 취약한 특성을 갖춘 반파괴적 워터마킹 프레임워크를 제안하여 워터마크의 삽입 및 복원을 수행한다. 또한, 이미지 패치의 해당 위치에 워터마크 행렬의 원소를 암묵적으로 삽입하는 ‘엔트리-패치 전략(entry-to-patch strategy)’을 도입함으로써 딥페이크 조작의 지역화를 달성하였다. 광범위한 실험을 통해 제안하는 방법이 일반적인 이미지 처리 작업과 딥페이크 조작에 대해 우수한 강건성과 취약성을 동시에 보이며, 최신의 반파괴적 워터마킹 알고리즘 및 수동적 딥페이크 탐지 기법보다 뛰어난 성능을 입증하였다. 게다가, 조작된 영역을 강조함으로써 본 방법은 능동적 딥페이크 탐지 결과에 대한 해석 가능성을 제공한다.