在https://github.com/afsalashyana/FakeImageDetection发现的错误级别分析中描述的错误级别分析似乎是一种方法：

您利用本地压缩比可能不同。而且似乎可以在上面训练神经网络。

我没有找到一篇说明到目前为止效果如何的论文

实际上我目前没有在这个领域工作，但我记得过去的一些事情可能会对你有所帮助。JPG文件使用量化，伪造检测确实很难，但我建议你阅读以下论文。

JPEG图像压缩伪造检测性能分析

在假设篡改图像呈现双 JPEG 压缩（对齐 (A-DJPG) 或非对齐 (NA-DJPG)）的假设下，提出的用于区分 JPEG 图像中的原始区域和伪造区域的取证算法。与以前的方法不同，所提出的算法不需要手动选择可疑区域来测试是否存在双重压缩伪影。基于改进和统一的统计模型，该模型表征出现在 A-DJPG 或 NA-DJPG 存在下的伪影，所提出的算法自动计算一个似然图，指示每个 8 × 8 离散余弦变换块被双重压缩的概率. 通过评估基于似然图阈值的检测器的性能来评估所提出方法的有效性，考虑不同的取证场景。所提出方法的有效性也通过对真实篡改图像进行的测试得到证实。所提出的贝叶斯方法的一个有趣特性是它可以很容易地扩展到处理其他类型处理留下的痕迹。