論文の概要: Traceable and Authenticable Image Tagging for Fake News Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10923v1
- Date: Sun, 20 Nov 2022 09:42:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 20:14:00.840108
- Title: Traceable and Authenticable Image Tagging for Fake News Detection
- Title（参考訳）: 偽ニュース検出のためのトレーサビリティと認証可能な画像タグ
- Authors: Ruohan Meng, Zhili Zhou, Qi Cui, Kwok-Yan Lam, Alex Kot
- Abstract要約: Decoupled Invertible Neural Network (DINN) の設計に基づく、トレーサブルで認証可能な画像タギング手法を提案する。
デザインされたDINNは、2つのタグ、すなわち認証可能なタグとトレース可能なタグを公開前に各ニュースイメージに同時に埋め込み、認証検証とソーストレースのために別々に抽出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.474778766585848
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To prevent fake news images from misleading the public, it is desirable not
only to verify the authenticity of news images but also to trace the source of
fake news, so as to provide a complete forensic chain for reliable fake news
detection. To simultaneously achieve the goals of authenticity verification and
source tracing, we propose a traceable and authenticable image tagging approach
that is based on a design of Decoupled Invertible Neural Network (DINN). The
designed DINN can simultaneously embed the dual-tags, \textit{i.e.},
authenticable tag and traceable tag, into each news image before publishing,
and then separately extract them for authenticity verification and source
tracing. Moreover, to improve the accuracy of dual-tags extraction, we design a
parallel Feature Aware Projection Model (FAPM) to help the DINN preserve
essential tag information. In addition, we define a Distance Metric-Guided
Module (DMGM) that learns asymmetric one-class representations to enable the
dual-tags to achieve different robustness performances under malicious
manipulations. Extensive experiments, on diverse datasets and unseen
manipulations, demonstrate that the proposed tagging approach achieves
excellent performance in the aspects of both authenticity verification and
source tracing for reliable fake news detection and outperforms the prior
works.
- Abstract（参考訳）: 偽ニュース画像が公衆を誤解させるのを防止するため、偽ニュース画像の本物性を検証するだけでなく、偽ニュースの出所を追跡することが望ましいとともに、信頼できる偽ニュース検出のための完全な鑑識チェーンを提供する。
信頼性検証とソーストレースの目標を同時に達成するために,Decoupled Invertible Neural Network (DINN) の設計に基づく,トレーサブルで信頼性の高い画像タグ付け手法を提案する。
デザインされたdinnは、発行前の各ニュース画像に、デュアルタグ、 \textit{i.e.}、authenticable tag、traceable tagを同時に埋め込むことができ、認証とソーストレースのためにそれらを別々に抽出することができる。
さらに,双対タグ抽出の精度を向上させるため,dinnが必須タグ情報を保存できるように,並列特徴認識投影モデル(fapm)を設計した。
さらに,非対称な一クラス表現を学習し,悪質な操作下で異なるロバスト性を実現するための距離メトリック誘導モジュール(dmgm)を定義した。
多様なデータセットと未知の操作に関する広範囲な実験により、提案手法は信頼性検証とソーストレースの両方において優れた性能を達成し、信頼性の高い偽ニュース検出を行い、先行研究より優れることを示した。
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