論文の概要: Mitigating Adversarial Attacks in Deepfake Detection: An Exploration of Perturbation and AI Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11704v2
• Date: Sun, 10 Sep 2023 00:22:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 22:24:12.379147
• Title: Mitigating Adversarial Attacks in Deepfake Detection: An Exploration of Perturbation and AI Techniques
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出における敵対的攻撃の軽減:摂動とAI技術の探索
• Authors: Saminder Dhesi, Laura Fontes, Pedro Machado, Isibor Kennedy Ihianle, Farhad Fassihi Tash, David Ada Adama
• Abstract要約: 敵の例は微妙な摂動で きれいな画像やビデオに 巧みに注入される ディープフェイクは世論を操り、世論の評判を損なう強力なツールとして登場した。 この記事では、多面的な敵の例の世界を掘り下げ、ディープラーニングアルゴリズムを騙す能力の背後にある原則を解明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0718756132502771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning constitutes a pivotal component within the realm of machine learning, offering remarkable capabilities in tasks ranging from image recognition to natural language processing. However, this very strength also renders deep learning models susceptible to adversarial examples, a phenomenon pervasive across a diverse array of applications. These adversarial examples are characterized by subtle perturbations artfully injected into clean images or videos, thereby causing deep learning algorithms to misclassify or produce erroneous outputs. This susceptibility extends beyond the confines of digital domains, as adversarial examples can also be strategically designed to target human cognition, leading to the creation of deceptive media, such as deepfakes. Deepfakes, in particular, have emerged as a potent tool to manipulate public opinion and tarnish the reputations of public figures, underscoring the urgent need to address the security and ethical implications associated with adversarial examples. This article delves into the multifaceted world of adversarial examples, elucidating the underlying principles behind their capacity to deceive deep learning algorithms. We explore the various manifestations of this phenomenon, from their insidious role in compromising model reliability to their impact in shaping the contemporary landscape of disinformation and misinformation. To illustrate progress in combating adversarial examples, we showcase the development of a tailored Convolutional Neural Network (CNN) designed explicitly to detect deepfakes, a pivotal step towards enhancing model robustness in the face of adversarial threats. Impressively, this custom CNN has achieved a precision rate of 76.2% on the DFDC dataset.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは機械学習の領域において重要な要素であり、画像認識から自然言語処理まで、タスクにおいて顕著な機能を提供する。 しかし、この非常に強みは、様々なアプリケーションにまたがる現象である、敵対的な例に影響を受けやすいディープラーニングモデルも引き起こす。 これらの敵対的な例は、クリーンな画像やビデオに巧妙に注入された微妙な摂動によって特徴づけられ、ディープラーニングアルゴリズムが誤った分類や誤った出力を生成する。 この感受性はデジタルドメインの制限を超えて拡張され、敵対的な例は人間の認知を狙うために戦略的に設計することもできる。 特にディープフェイクは世論を操る強力なツールとして登場しており、敵の例に関連した安全と倫理的な影響に対処する緊急の必要性を強調している。 この記事では、多面的な敵の例の世界を掘り下げ、ディープラーニングアルゴリズムを騙す能力の背後にある原則を解明する。 我々は,モデルの信頼性を損なう上での自明な役割から,偽情報や誤情報の現代的景観形成への影響まで,この現象の様々な現象について考察する。 敵の例との戦いの進展を説明するために,我々は,ディープフェイクを明示的に検出するために設計された,カスタマイズされた畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の開発を紹介する。 驚くべきことに、このカスタムCNNはDFDCデータセットで76.2%の精度を達成した。

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