論文の概要: Printing and Scanning Attack for Image Counter Forensics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02160v2
• Date: Wed, 24 Jun 2020 17:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 04:18:18.548370
• Title: Printing and Scanning Attack for Image Counter Forensics
• Title（参考訳）: 画像カウンタ鑑定のための印刷・走査攻撃
• Authors: Hailey James, Otkrist Gupta, Dan Raviv
• Abstract要約: 画像の真正性を調べることは、操作ツールがよりアクセスしやすく、進歩するにつれて、ますます重要になっている。 近年の研究では、CNNをベースとした画像検出装置は操作の特定に成功しているが、敵の攻撃にも弱いことが示されている。 我々は、印刷とスキャンという、非常に確実な攻撃方法を探究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.193867567895353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Examining the authenticity of images has become increasingly important as manipulation tools become more accessible and advanced. Recent work has shown that while CNN-based image manipulation detectors can successfully identify manipulations, they are also vulnerable to adversarial attacks, ranging from simple double JPEG compression to advanced pixel-based perturbation. In this paper we explore another method of highly plausible attack: printing and scanning. We demonstrate the vulnerability of two state-of-the-art models to this type of attack. We also propose a new machine learning model that performs comparably to these state-of-the-art models when trained and validated on printed and scanned images. Of the three models, our proposed model outperforms the others when trained and validated on images from a single printer. To facilitate this exploration, we create a dataset of over 6,000 printed and scanned image blocks. Further analysis suggests that variation between images produced from different printers is significant, large enough that good validation accuracy on images from one printer does not imply similar validation accuracy on identical images from a different printer.
• Abstract（参考訳）: 画像の真正性を調べることは、操作ツールがよりアクセスしやすく、進歩するにつれて、ますます重要になっている。 近年の研究では、CNNベースの画像操作検出器は、操作をうまく識別できるが、単純な二重JPEG圧縮から高度なピクセルベースの摂動まで、敵の攻撃にも弱いことが示されている。 本稿では,印刷とスキャニングという,可能性の高い攻撃手法について検討する。 この種の攻撃に対する2つの最先端モデルの脆弱性を実証する。 また,印刷およびスキャンされた画像上での学習と検証を行う際に,これらの最先端モデルに比較可能な新しい機械学習モデルを提案する。 提案モデルでは,3つのモデルのうち,1つのプリンタで画像のトレーニングと検証を行った場合,他のモデルよりも優れていた。 この探索を容易にするために、6,000以上の印刷およびスキャンされた画像ブロックのデータセットを作成する。 さらなる分析から、異なるプリンタから生成された画像間のばらつきは重要であり、1つのプリンタからの画像に対する良好な検証精度は、異なるプリンタからの同一の画像に対する検証精度を示さないほど大きいことが示唆された。

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