論文の概要: On the Exploitation of Deepfake Model Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04513v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 16:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 16:04:14.048593
• Title: On the Exploitation of Deepfake Model Recognition
• Title（参考訳）: ディープフェイクモデル認識の爆発について
• Authors: Luca Guarnera (1), Oliver Giudice (2), Matthias Niessner (3), Sebastiano Battiato (1) ((1) University of Catania, (2) Applied Research Team, IT dept., Banca d'Italia, Italy, (3) Technical University of Munich, Germany)
• Abstract要約: ディープフェイク画像を生成する特定のGANモデルの認識は、最先端技術においてまだ完全に対処されていないタスクである。 ディープフェイクモデル認識のための分析指紋のポイントアウトの可能性を評価する頑健な処理パイプラインを示す。 この研究は、Deepfake現象に対抗する重要な一歩を踏み出し、ある種のシグネチャをある種の意味で導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advances in Generative Adversarial Networks (GANs), with special focus to the Deepfake phenomenon there is no a clear understanding neither in terms of explainability nor of recognition of the involved models. In particular, the recognition of a specific GAN model that generated the deepfake image compared to many other possible models created by the same generative architecture (e.g. StyleGAN) is a task not yet completely addressed in the state-of-the-art. In this work, a robust processing pipeline to evaluate the possibility to point-out analytic fingerprints for Deepfake model recognition is presented. After exploiting the latent space of 50 slightly different models through an in-depth analysis on the generated images, a proper encoder was trained to discriminate among these models obtaining a classification accuracy of over 96%. Once demonstrated the possibility to discriminate extremely similar images, a dedicated metric exploiting the insights discovered in the latent space was introduced. By achieving a final accuracy of more than 94% for the Model Recognition task on images generated by models not employed in the training phase, this study takes an important step in countering the Deepfake phenomenon introducing a sort of signature in some sense similar to those employed in the multimedia forensics field (e.g. for camera source identification task, image ballistics task, etc).
• Abstract（参考訳）: 近年のGAN(Generative Adversarial Networks)の発展にもかかわらず、Deepfake現象に特化して説明可能性や関連するモデルの認識に関しても明確な理解が得られていない。 特に、同じ生成的アーキテクチャ(例えばStyleGAN)によって生成された他の多くのモデルと比較してディープフェイク画像を生成する特定のGANモデルの認識は、最先端技術においてまだ完全に対処されていないタスクである。 本研究では,Deepfakeモデル認識のための分析指紋のポイントアウトの可能性を評価する頑健な処理パイプラインを提案する。 生成した画像の深度解析により,50種類のモデルの潜時空間をわずかに利用した後,適切なエンコーダを訓練し,これらのモデルの識別精度を96%以上とした。 極端に類似した画像を識別する可能性を示すと、潜在空間で発見された洞察を利用する専用のメトリクスが導入された。 本研究は、トレーニング段階では使用されていないモデルから生成した画像に対するモデル認識タスクの94%以上の最終精度を達成することにより、マルチメディア法医学分野で採用されているもの(例えば、カメラソース識別タスク、画像弾道タスクなど)に類似した何らかのシグネチャを導入するディープフェイク現象に対抗する上で重要なステップを踏み出す。

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