論文の概要: Making DeepFakes more spurious: evading deep face forgery detection via trace removal attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11433v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 03:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 06:42:17.182137
• Title: Making DeepFakes more spurious: evading deep face forgery detection via trace removal attack
• Title（参考訳）: DeepFakesをより刺激的: 追跡除去攻撃によるディープフェイスの偽造検出を回避
• Authors: Chi Liu, Huajie Chen, Tianqing Zhu, Jun Zhang, Wanlei Zhou
• Abstract要約: 本稿では,DeepFakeアンチ・フォレスト・フォレストに対する検出非依存的トレース除去攻撃について紹介する。 検出器側を調査する代わりに、私たちの攻撃はオリジナルのDeepFake生成パイプラインを調べます。 実験により、提案された攻撃は6つの最先端のDeepFake検出器の検出精度を著しく損なうことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.221725939480084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: DeepFakes are raising significant social concerns. Although various DeepFake detectors have been developed as forensic countermeasures, these detectors are still vulnerable to attacks. Recently, a few attacks, principally adversarial attacks, have succeeded in cloaking DeepFake images to evade detection. However, these attacks have typical detector-specific designs, which require prior knowledge about the detector, leading to poor transferability. Moreover, these attacks only consider simple security scenarios. Less is known about how effective they are in high-level scenarios where either the detectors or the attacker's knowledge varies. In this paper, we solve the above challenges with presenting a novel detector-agnostic trace removal attack for DeepFake anti-forensics. Instead of investigating the detector side, our attack looks into the original DeepFake creation pipeline, attempting to remove all detectable natural DeepFake traces to render the fake images more "authentic". To implement this attack, first, we perform a DeepFake trace discovery, identifying three discernible traces. Then a trace removal network (TR-Net) is proposed based on an adversarial learning framework involving one generator and multiple discriminators. Each discriminator is responsible for one individual trace representation to avoid cross-trace interference. These discriminators are arranged in parallel, which prompts the generator to remove various traces simultaneously. To evaluate the attack efficacy, we crafted heterogeneous security scenarios where the detectors were embedded with different levels of defense and the attackers' background knowledge of data varies. The experimental results show that the proposed attack can significantly compromise the detection accuracy of six state-of-the-art DeepFake detectors while causing only a negligible loss in visual quality to the original DeepFake samples.
• Abstract（参考訳）: DeepFakesは重要な社会的懸念を提起している。 様々なディープフェイク検出器は法医学的な対策として開発されたが、これらの検出器は依然として攻撃に対して脆弱である。 最近、主に敵対的な攻撃を含むいくつかの攻撃は、検出を避けるためにDeepFakeイメージをクロークすることに成功している。 しかし、これらの攻撃は検出器特有の典型的な設計であり、検出器に関する事前の知識を必要とするため、転送性が劣る。 さらに、これらの攻撃は単純なセキュリティシナリオのみを考慮している。 検出器または攻撃者の知識が変化する高レベルのシナリオにおいて、それらがどの程度有効であるかは、あまり分かっていない。 本稿では,ディープフェイク対策のための新しい検出器非依存的トレース除去攻撃を提案することで,上記の課題を解決する。 検出側を調査する代わりに、私たちの攻撃はオリジナルのDeepFake生成パイプラインを調べ、検出可能なすべてのDeepFakeトレースを削除して、偽画像をより「美的」にレンダリングしようとしました。 この攻撃を実装するために、まずDeepFakeトレース発見を行い、3つの識別可能なトレースを識別する。 次に,1つのジェネレータと複数の識別器を含む逆学習フレームワークに基づいて,トレース除去ネットワーク(TR-Net)を提案する。 各識別器は、クロストレース干渉を避けるために、個々のトレース表現に責任を負う。 これらの識別器は並列に配置されており、生成器は様々なトレースを同時に除去する。 攻撃の有効性を評価するため,我々は,異なるレベルの防御と攻撃者のデータに関する背景知識を組み込んだ異種セキュリティシナリオを考案した。 実験の結果,提案した攻撃は6つの最先端のDeepFake検出器の検出精度を著しく損なうとともに,元のDeepFakeサンプルの視覚的品質を損なうことが示唆された。

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