論文の概要: Gotcha: A Challenge-Response System for Real-Time Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06186v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 13:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 13:27:59.340517
• Title: Gotcha: A Challenge-Response System for Real-Time Deepfake Detection
• Title（参考訳）: Gotcha:リアルタイムディープフェイク検出のためのチャレンジ応答システム
• Authors: Govind Mittal, Jiraphon Yenphraphai, Chinmay Hegde, Nasir Memon
• Abstract要約: Gotchaはライブビデオインタラクションのためのリアルタイムディープフェイク検出システムである。 本稿では,課題の集合の分類を提示し,課題間の自然な階層を明らかにした。 提案システムは,ディープフェイクをエミュレートした新たなライブユーザデータセット上で評価し,本システムは,ディープフェイク品質の一貫性と測定可能な劣化を提供することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.839915283019078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The integrity of online video interactions is threatened by the widespread rise of AI-enabled high-quality deepfakes that are now deployable in real-time. This paper presents Gotcha, a real-time deepfake detection system for live video interactions. The core principle underlying Gotcha is the presentation of a specially chosen cascade of both active and passive challenges to video conference participants. Active challenges include inducing changes in face occlusion, face expression, view angle, and ambiance; passive challenges include digital manipulation of the webcam feed. The challenges are designed to target vulnerabilities in the structure of modern deepfake generators and create perceptible artifacts for the human eye while inducing robust signals for ML-based automatic deepfake detectors. We present a comprehensive taxonomy of a large set of challenge tasks, which reveals a natural hierarchy among different challenges. Our system leverages this hierarchy by cascading progressively more demanding challenges to a suspected deepfake. We evaluate our system on a novel dataset of live users emulating deepfakes and show that our system provides consistent, measurable degradation of deepfake quality, showcasing its promise for robust real-time deepfake detection when deployed in the wild.
• Abstract（参考訳）: オンラインビデオインタラクションの整合性は、現在リアルタイムにデプロイ可能なAI対応の高品質なディープフェイクの普及によって脅かされている。 本稿では,ライブビデオ対話のためのリアルタイムディープフェイク検出システムであるgotchaを提案する。 Gotchaの中核となる原則は、ビデオ会議参加者に対して、アクティブとパッシブの両方の課題を特別に選択したカスケードのプレゼンテーションである。 アクティブな課題には、顔の隠蔽、表情、視野角、環境の変化の誘発、ウェブカメラフィードのデジタル操作などが含まれる。 この課題は、現代のディープフェイクジェネレータの構造における脆弱性を標的にし、MLベースの自動ディープフェイク検出器のための堅牢なシグナルを誘導しながら、人間の目に知覚可能なアーティファクトを作成するように設計されている。 本稿では,様々な課題の中で自然な階層構造を明らかにする課題タスクの包括的分類法を提案する。 当社のシステムは,この階層を,疑わしいディープフェイクに対して,段階的に要求の厳しい課題をカスケードすることで活用する。 本システムでは,ディープフェイクをエミュレートするライブユーザの新たなデータセット上で評価を行い,本システムによるディープフェイク品質の一貫性,測定可能な劣化性を示し,ワイルドにデプロイした場合のリアルタイムディープフェイク検出への期待を示す。

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