論文の概要: Attacking Image Splicing Detection and Localization Algorithms Using Synthetic Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12314v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 15:07:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 17:27:07.044443
• Title: Attacking Image Splicing Detection and Localization Algorithms Using Synthetic Traces
• Title（参考訳）: 合成トレースを用いた画像スプライシング検出と局所化アルゴリズム
• Authors: Shengbang Fang, Matthew C Stamm
• Abstract要約: 近年のディープラーニングの進歩により、法医学研究者は画像スプライシング検出とローカライズアルゴリズムの新しいクラスを開発することができた。 これらのアルゴリズムは、シームズニューラルネットワークを用いて、法医学的トレースの局所的不整合を検出することによって、スプライシング内容を特定する。 本稿では,最先端のスプライシング検出とローカライズアルゴリズムを騙し得る新しいGANベースの反法医学的攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.408491376238008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning have enabled forensics researchers to develop a new class of image splicing detection and localization algorithms. These algorithms identify spliced content by detecting localized inconsistencies in forensic traces using Siamese neural networks, either explicitly during analysis or implicitly during training. At the same time, deep learning has enabled new forms of anti-forensic attacks, such as adversarial examples and generative adversarial network (GAN) based attacks. Thus far, however, no anti-forensic attack has been demonstrated against image splicing detection and localization algorithms. In this paper, we propose a new GAN-based anti-forensic attack that is able to fool state-of-the-art splicing detection and localization algorithms such as EXIF-Net, Noiseprint, and Forensic Similarity Graphs. This attack operates by adversarially training an anti-forensic generator against a set of Siamese neural networks so that it is able to create synthetic forensic traces. Under analysis, these synthetic traces appear authentic and are self-consistent throughout an image. Through a series of experiments, we demonstrate that our attack is capable of fooling forensic splicing detection and localization algorithms without introducing visually detectable artifacts into an attacked image. Additionally, we demonstrate that our attack outperforms existing alternative attack approaches. %
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、画像スプライシング検出とローカライゼーションアルゴリズムの新しいクラスの開発が可能になった。 これらのアルゴリズムは、シームズニューラルネットワークを用いて、分析中またはトレーニング中に暗黙的に、ローカライズされた不整合を検出することによって、スプライシング内容を特定する。 同時に、ディープラーニングは、敵の例やgan(generative adversarial network)ベースの攻撃など、新たな形の反フォレンス攻撃を可能にした。 しかし、これまで画像スプライシング検出と局所化アルゴリズムに対する反法医学的攻撃は示されていない。 本稿では,EXIF-Net,Nossprint,Forensic similarity Graphsなどの最先端のスプライシング検出およびローカライズアルゴリズムを騙し得る,GANベースの新たなアンチ・フォレンジック・アタックを提案する。 この攻撃は、シームズニューラルネットワークのセットに対して反法医学的ジェネレータを逆さまに訓練することで、合成法医学的トレースを作成することができる。 分析では、これらの合成痕跡は本物に見え、画像全体を通して自己整合である。 一連の実験を通して,攻撃画像に視覚的に検出可能なアーティファクトを導入することなく,法医学的なスプライシング検出とローカライズアルゴリズムを騙すことができることを示した。 さらに,本攻撃が既存の代替攻撃手法を上回っていることを実証する。 %

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