論文の概要: A Survey of Machine Learning Techniques in Adversarial Image Forensics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09680v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 17:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 20:21:30.696825
• Title: A Survey of Machine Learning Techniques in Adversarial Image Forensics
• Title（参考訳）: 逆画像鑑定における機械学習技術の検討
• Authors: Ehsan Nowroozi, Ali Dehghantanha, Reza M. Parizi, Kim-Kwang Raymond Choo
• Abstract要約: 画像鑑定は刑事捜査と民事訴訟において重要な役割を果たしている。 機械学習のアプローチは画像法医学にも活用されている。 本稿では,機械学習に基づくバイナリ操作検出器の堅牢性向上に有効な手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.219116050446786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image forensic plays a crucial role in both criminal investigations (e.g., dissemination of fake images to spread racial hate or false narratives about specific ethnicity groups) and civil litigation (e.g., defamation). Increasingly, machine learning approaches are also utilized in image forensics. However, there are also a number of limitations and vulnerabilities associated with machine learning-based approaches, for example how to detect adversarial (image) examples, with real-world consequences (e.g., inadmissible evidence, or wrongful conviction). Therefore, with a focus on image forensics, this paper surveys techniques that can be used to enhance the robustness of machine learning-based binary manipulation detectors in various adversarial scenarios.
• Abstract（参考訳）: 画像法医学は、犯罪捜査(例えば、人種的憎悪や特定の民族に関する虚偽の物語を広めるために偽のイメージを広めること)と民事訴訟(例えば、非難)において重要な役割を果たす。 機械学習のアプローチは、画像の法医学にも利用されてきている。 しかし、機械学習ベースのアプローチにまつわる多くの制限や脆弱性もあり、例えば、現実的な結果(例えば、不許容な証拠、誤った信念)を持つ敵(イメージ)の例を検出する方法がある。 そこで,本稿では,画像解析に焦点を絞って,様々な対向シナリオにおける機械学習に基づくバイナリ操作検出器の頑健性を高めるための手法について検討する。

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