論文の概要: Fake News, Disinformation, and Deepfakes: Leveraging Distributed Ledger
Technologies and Blockchain to Combat Digital Deception and Counterfeit
Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/1904.05386v3
- Date: Tue, 6 Feb 2024 00:04:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 21:50:31.428450
- Title: Fake News, Disinformation, and Deepfakes: Leveraging Distributed Ledger
Technologies and Blockchain to Combat Digital Deception and Counterfeit
Reality
- Title(参考訳): Fake News, Disinformation, and Deepfakes: 分散型Ledgerテクノロジとブロックチェーンを活用して,ディジタル偽造と偽造現実に対処する
- Authors: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fern\'andez-Caram\'es
- Abstract要約: デジタル詐欺は、民主主義社会におけるインターネットとソーシャルメディアの役割に対する懸念を提起する。
この概要は、デジタル詐欺と戦うために、Distributed Ledger Technologies(DLT)とブロックチェーンの可能性を探ることを目的としている。
いくつかのリコメンデーションは、偽ニュースや偽情報、ディープフェイクに直面するために取り組まなければならない問題について、将来の研究者を導くために列挙されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rise of ubiquitous deepfakes, misinformation, disinformation, propaganda
and post-truth, often referred to as fake news, raises concerns over the role
of Internet and social media in modern democratic societies. Due to its rapid
and widespread diffusion, digital deception has not only an individual or
societal cost (e.g., to hamper the integrity of elections), but it can lead to
significant economic losses (e.g., to affect stock market performance) or to
risks to national security. Blockchain and other Distributed Ledger
Technologies (DLTs) guarantee the provenance, authenticity and traceability of
data by providing a transparent, immutable and verifiable record of
transactions while creating a peer-to-peer secure platform for storing and
exchanging information. This overview aims to explore the potential of DLTs and
blockchain to combat digital deception, reviewing initiatives that are
currently under development and identifying their main current challenges.
Moreover, some recommendations are enumerated to guide future researchers on
issues that will have to be tackled to face fake news, disinformation and
deepfakes, as an integral part of strengthening the resilience against
cyber-threats on today's online media.
- Abstract(参考訳): ユビキタスなディープフェイク、偽情報、偽情報、プロパガンダ、ポストトゥルースは、しばしば偽ニュースと呼ばれ、近代民主主義社会におけるインターネットとソーシャルメディアの役割に対する懸念を提起している。
その急速な普及により、デジタル詐欺は個人または社会的コスト(例えば選挙の完全性を妨げるために)だけでなく、経済的損失(例えば株式市場のパフォーマンスに影響を及ぼす)や国家の安全へのリスクにつながる可能性がある。
Blockchainと他のDistributed Ledger Technologies(DLT)は、情報の保存と交換のためのピアツーピア安全なプラットフォームを作成しながら、透過的で不変で検証可能なトランザクションの記録を提供することによって、データの証明、信頼性、トレーサビリティを保証する。
この概要は、デジタル詐欺と戦うためのDLTとブロックチェーンの可能性を探り、現在開発中のイニシアチブをレビューし、主要な課題を特定することを目的としている。
さらに、将来の研究者が偽ニュースや偽情報、ディープフェイクに直面するために取り組まなければならない問題について、今日のオンラインメディアにおけるサイバー脅威に対するレジリエンス強化の不可欠な部分として、いくつかの推奨が列挙されている。
関連論文リスト
- Deepfake Media Forensics: State of the Art and Challenges Ahead [51.33414186878676]
AIが生成する合成メディア、別名Deepfakesは、エンターテイメントからサイバーセキュリティまで、多くの領域に影響を与えている。
ディープフェイク検出は、微妙な矛盾やアーティファクトを機械学習技術で識別することに焦点を当て、研究の不可欠な領域となっている。
本稿では,これらの課題に対処する主要なアルゴリズムについて,その利点,限界,今後の展望について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T08:57:47Z) - IT Strategic alignment in the decentralized finance (DeFi): CBDC and digital currencies [49.1574468325115]
分散型金融(DeFi)は、ディスラプティブベースの金融インフラである。
1) DeFiの一般的なIT要素は何か?
2) DeFi における IT 戦略の整合性には,どのような要素があるのでしょう?
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T10:19:20Z) - Enhancing Trust and Privacy in Distributed Networks: A Comprehensive Survey on Blockchain-based Federated Learning [51.13534069758711]
ブロックチェーンのような分散型アプローチは、複数のエンティティ間でコンセンサスメカニズムを実装することで、魅力的なソリューションを提供する。
フェデレートラーニング(FL)は、参加者がデータのプライバシを保護しながら、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。
本稿では,ブロックチェーンのセキュリティ機能とFLのプライバシ保護モデルトレーニング機能の相乗効果について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T07:08:26Z) - Debunking Disinformation: Revolutionizing Truth with NLP in Fake News
Detection [7.732570307576947]
インターネットとソーシャルメディアは、即時情報配信の時代において、個人がニュースにアクセスする方法を変えてきた。
フェイクニュースはデジタルプラットフォームに急速に広がり、メディアエコシステムに悪影響を及ぼしている。
自然言語処理は、偽情報との戦いの激化において強力な武器として登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T21:25:31Z) - When Quantum Information Technologies Meet Blockchain in Web 3.0 [86.91054991998273]
我々は、分散データ転送と支払いトランザクションのための情報理論セキュリティを提供する、量子ブロックチェーン駆動のWeb 3.0フレームワークを紹介します。
Web 3.0で量子ブロックチェーンを実装するための潜在的なアプリケーションと課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T05:38:42Z) - Recordism: A social-scientific prospect of blockchain from social,
legal, financial, and technological perspectives [11.332156663263564]
本研究は, 方法論, 法学, 財務学, 技術学の4つの重要な視点に焦点をあてる。
ブロックチェーンは革新的な認知方法であるだけでなく、コミュニティの代表でもある。
ブロックチェーンと既存のソーシャル構造を統合する上でいくつかの課題があるが、この論文はブロックチェーンが未来を形成する上で重要な役割を果たす可能性があると結論付けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-02T09:16:34Z) - SOK: Fake News Outbreak 2021: Can We Stop the Viral Spread? [5.64512235559998]
ソーシャルネットワークの完全解釈と使いやすさは、今日の世界での情報の生成と配布に革命をもたらした。
従来のメディアチャンネルとは異なり、ソーシャルネットワークは偽情報や偽情報の拡散を迅速かつ広範囲に促進する。
虚偽情報の拡散は、大衆の行動、態度、信念に深刻な影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-22T09:26:13Z) - An Agenda for Disinformation Research [3.083055913556838]
情報化は民主主義の基本的な基盤である社会政治機関への信頼を損なう。
偽り、誤解を招いたり、不正確な情報を欺く意図で配信することは、アメリカ合衆国にとって現実的な脅威である。
この成長する課題を理解し、対処するために、これらの余裕を活用するために、新しいツールとアプローチを開発する必要があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T19:32:36Z) - DeHiDe: Deep Learning-based Hybrid Model to Detect Fake News using
Blockchain [0.0]
本稿では,フェイクニュースを検出するためのDeHiDe: Deep Learning-based Hybrid Modelを提案する。
DeHiDeは、偽ニュースをフィルタリングすることで、合法的なニュース共有のためのブロックチェーンベースのフレームワークである。
ブロックチェーンのメリットとインテリジェントなディープラーニングモデルを組み合わせることで、フェイクニュースのハードルと戦う上での堅牢性と正確性を強化します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-17T11:11:10Z) - Leveraging Multi-Source Weak Social Supervision for Early Detection of
Fake News [67.53424807783414]
ソーシャルメディアは、人々が前例のない速度でオンライン活動に参加することを可能にする。
この制限のないアクセスは、誤情報や偽ニュースの拡散を悪化させ、その緩和のために早期に検出されない限り混乱と混乱を引き起こす可能性がある。
ソーシャルエンゲージメントからの弱い信号とともに、限られた量のクリーンデータを活用して、メタラーニングフレームワークでディープニューラルネットワークをトレーニングし、さまざまな弱いインスタンスの品質を推定します。
実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは、予測時にユーザーエンゲージメントを使わずに、フェイクニュースを早期に検出するための最先端のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T18:26:33Z) - Mining Disinformation and Fake News: Concepts, Methods, and Recent
Advancements [55.33496599723126]
偽ニュースを含む偽ニュースは 爆発的な成長により グローバルな現象になっています
偽情報や偽ニュースを検知する最近の進歩にもかかわらず、その複雑さ、多様性、多様性、事実チェックやアノテーションのコストが原因で、いまだに自明ではない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-02T21:01:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。