論文の概要: Why Do Facial Deepfake Detectors Fail?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13156v2
• Date: Sun, 10 Sep 2023 05:47:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 22:09:10.670833
• Title: Why Do Facial Deepfake Detectors Fail?
• Title（参考訳）: なぜ顔のディープフェイク検知器が故障するのか?
• Authors: Binh Le, Shahroz Tariq, Alsharif Abuadbba, Kristen Moore, Simon Woo
• Abstract要約: 近年のディープフェイク技術の発展により、ビデオ、画像、オーディオなどの非常に現実的な偽メディアの作成が可能になった。 これらの資料は、偽造、偽情報、さらには国家安全保障に対する脅威など、人間の認証に重大な課題を提起している。 いくつかのディープフェイク検出アルゴリズムが提案されており、ディープフェイク作成者とディープフェイク検出装置との間の武器競争が進行中である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.60306700003662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent rapid advancements in deepfake technology have allowed the creation of highly realistic fake media, such as video, image, and audio. These materials pose significant challenges to human authentication, such as impersonation, misinformation, or even a threat to national security. To keep pace with these rapid advancements, several deepfake detection algorithms have been proposed, leading to an ongoing arms race between deepfake creators and deepfake detectors. Nevertheless, these detectors are often unreliable and frequently fail to detect deepfakes. This study highlights the challenges they face in detecting deepfakes, including (1) the pre-processing pipeline of artifacts and (2) the fact that generators of new, unseen deepfake samples have not been considered when building the defense models. Our work sheds light on the need for further research and development in this field to create more robust and reliable detectors.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープフェイク技術の急速な進歩により、ビデオ、画像、オーディオといった極めて現実的な偽メディアが作成できるようになった。 これらの資料は、偽装、誤情報、さらには国家の安全保障に対する脅威など、人間の認証に重大な課題をもたらす。 これらの急速な進歩に対応するために、いくつかのディープフェイク検出アルゴリズムが提案され、ディープフェイク作成者とディープフェイク検出装置との間の武器競争が進行中である。 しかし、これらの検出器はしばしば信頼できず、しばしばディープフェイクの検出に失敗する。 本研究は,(1)人工物の前処理パイプライン,(2)防衛モデルの構築において,新しい未確認深度サンプルの生成が考慮されていないことなど,深度データの検出において直面する課題を明らかにする。 私たちの研究は、この分野におけるさらなる研究と開発の必要性を浮き彫りにしています。

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