本发明公开了一种多任务边缘增强的图像伪造检测方法及装置，通过构建神经网络模型并利用数据集训练后输出训练后的神经网络模型以用于将输入的篡改图像进行处理并输出对应篡改区域；其中，神经网络模型的训练包括以下步骤：步骤S1：构建篡改图像数据集，并划分训练集和测试集；步骤S2：将训练集中的篡改图像输入神经网络模型并输出对应篡改区域，使用混合损失函数约束网络收敛使其输出与实际篡改区域掩码一致。本发明的技术方案，利用篡改边缘伪影作为上下文信息辅助网络解码，有效地提高了模型对图片篡改区域定位的完整性；基于已有的公共数据集进行训练和测试，测试结果明显优于现有算法。