Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepFake Detection: Current Challenges and Next Steps

論文の概要: DeepFake Detection: Current Challenges and Next Steps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09234v1
Date: Wed, 11 Mar 2020 13:20:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-24 15:16:18.368020
Title: DeepFake Detection: Current Challenges and Next Steps
Title（参考訳）: DeepFake Detection: 現在の課題と次のステップ
Authors: Siwei Lyu
Abstract要約: AIアルゴリズムによって生成された高品質のフェイクビデオとオーディオは、イベントの明確な証拠として、ビデオとオーディオのステータスに挑戦し始めている。本稿では,これらの課題をいくつか取り上げ,この方向における研究の機会について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.644822101233764
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: High quality fake videos and audios generated by AI-algorithms (the deep fakes) have started to challenge the status of videos and audios as definitive evidence of events. In this paper, we highlight a few of these challenges and discuss the research opportunities in this direction.
Abstract（参考訳）: ai-algorithms(deep fakes)によって生成された高品質なフェイクビデオとオーディオは、ビデオとオーディオのステータスに、イベントの明確な証拠として挑戦し始めた。本稿では,これらの課題をいくつか紹介し,研究の機会について考察する。

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