En la sociedad de comunicación moderna de hoy, la autenticidad de los medios digitales nunca ha sido tan importante como lo es ahora. En este aspecto, la fiabilidad de las imágenes digitales es de suma importancia porque las imágenes pueden ser fácilmente manipuladas mediante software sofisticado, como Photoshop. La manipulación por empalme es una manipulación fotográfica comúnmente utilizada para modificar imágenes. Detectar la manipulación por empalme sigue siendo una tarea desafiante en el área de la forense de imágenes. Se propuso un nuevo modelo multitarea basado en un mecanismo de atención, una red densamente conectada, Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) y U-Net para localizar la manipulación por empalme en una imagen, AttDAU-Net. El AttDAU-Net propuesto es básicamente un U-Net que incorpora el filtrado del modelo espacial rico, un mecanismo de atención, un módulo ASPP y un marco de aprendizaje multitarea, con el fin de capturar más información a múltiples escalas mientras se amplía el campo receptivo y se mejora la precisión de detección de la manipulación por empalme de imágenes. Los resultados experimentales en los conjuntos de datos de CASIA1 y CASIA2 mostraron métricas de rendimiento prometedoras para el modelo propuesto (puntuaciones F de 0.7736 y 0.6937, respectivamente), que fueron mejores que otros métodos de vanguardia para la comparación, demostrando la viabilidad y efectividad del AttDAU-Net propuesto en la localización de la manipulación por empalme de imágenes.