Fugu-MT 論文翻訳(概要): One Detector to Rule Them All: Towards a General Deepfake Attack Detection Framework

論文の概要: One Detector to Rule Them All: Towards a General Deepfake Attack Detection Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00187v1
Date: Sat, 1 May 2021 08:02:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-04 13:51:46.512521
Title: One Detector to Rule Them All: Towards a General Deepfake Attack Detection Framework
Title（参考訳）: すべてを支配する1つの検出器:一般的なディープフェイク攻撃検出フレームワークに向けて
Authors: Shahroz Tariq, Sangyup Lee and Simon S. Woo
Abstract要約: 本稿では,LSTMに基づくResidual Network(CLRNet)を導入し,未知の未確認ディープフェイクに対処する。我々のCLRNetモデルは、93.86%の精度で高品質なDFWビデオに対してうまく一般化できることを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.762839181838388
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning-based video manipulation methods have become widely accessible to the masses. With little to no effort, people can quickly learn how to generate deepfake (DF) videos. While deep learning-based detection methods have been proposed to identify specific types of DFs, their performance suffers for other types of deepfake methods, including real-world deepfakes, on which they are not sufficiently trained. In other words, most of the proposed deep learning-based detection methods lack transferability and generalizability. Beyond detecting a single type of DF from benchmark deepfake datasets, we focus on developing a generalized approach to detect multiple types of DFs, including deepfakes from unknown generation methods such as DeepFake-in-the-Wild (DFW) videos. To better cope with unknown and unseen deepfakes, we introduce a Convolutional LSTM-based Residual Network (CLRNet), which adopts a unique model training strategy and explores spatial as well as the temporal information in deepfakes. Through extensive experiments, we show that existing defense methods are not ready for real-world deployment. Whereas our defense method (CLRNet) achieves far better generalization when detecting various benchmark deepfake methods (97.57% on average). Furthermore, we evaluate our approach with a high-quality DeepFake-in-the-Wild dataset, collected from the Internet containing numerous videos and having more than 150,000 frames. Our CLRNet model demonstrated that it generalizes well against high-quality DFW videos by achieving 93.86% detection accuracy, outperforming existing state-of-the-art defense methods by a considerable margin.
Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくビデオ操作手法が大衆に広く普及している。ほとんど努力せずに、deepfake(df)ビデオを素早く生成する方法を学べる。特定の種類のdfを識別するためにディープラーニングに基づく検出手法が提案されているが、その性能は実世界のディープフェイクを含む他のタイプのディープフェイク法では十分に訓練されていない。言い換えれば、深層学習に基づく検出手法のほとんどは、転送可能性と一般化性を欠いている。ベンチマークディープフェイクデータセットから単一タイプのDFを検出することに加えて、DeepFake-in-the-Wild(DFW)ビデオのような未知の生成方法からのディープフェイクを含む、複数のタイプのDFを検出する一般的なアプローチの開発にも重点を置いている。未知および未知のディープフェイクに対して,我々は,ユニークなモデルトレーニング戦略を採用し,時間的情報だけでなく空間的情報も探索する畳み込み型lstmベース残差ネットワーク(clrnet)を提案する。広範な実験を通じて,既存の防御手法が実世界展開の準備ができていないことを示す。一方、CLRNetは、様々なベンチマークディープフェイク法(平均97.57%)を検出する際に、はるかに優れた一般化を実現する。さらに,本手法を高品質なDeepFake-in-the-Wildデータセットを用いて評価した。私たちのclrnetモデルは、93.86%の検出精度を達成して、高品質なdfwビデオに対してうまく一般化できることを示しました。

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