論文の概要: Feature Extraction Matters More: Universal Deepfake Disruption through Attacking Ensemble Feature Extractors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00200v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 03:08:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 16:11:11.154866
• Title: Feature Extraction Matters More: Universal Deepfake Disruption through Attacking Ensemble Feature Extractors
• Title（参考訳）: 特徴抽出がより重要:アンサンブル機能エクストラクタの攻撃によるユニバーサルディープフェイク破壊
• Authors: Long Tang, Dengpan Ye, Zhenhao Lu, Yunming Zhang, Shengshan Hu, Yue Xu, Chuanxi Chen
• Abstract要約: 本稿では,ディープフェイクネットワークに対する新しい特徴出力アンサンブル・ユニバーサル・ディスラプター(FOUND)を提案する。 まず,多機能アグリゲーションと個別機能維持を通じて多モデル特徴抽出器をディスラプトし,その破壊効果を高めるための勾配アンサンブルアルゴリズムを開発した。 本手法は,少数のトレーニング画像のみを用いて,クロス属性,クロスイメージ,クロスモデルユニバーサルディープフェイクディスラプタを高速に取得できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.441521905809699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adversarial example is a rising way of protecting facial privacy security from deepfake modification. To prevent massive facial images from being illegally modified by various deepfake models, it is essential to design a universal deepfake disruptor. However, existing works treat deepfake disruption as an End-to-End process, ignoring the functional difference between feature extraction and image reconstruction, which makes it difficult to generate a cross-model universal disruptor. In this work, we propose a novel Feature-Output ensemble UNiversal Disruptor (FOUND) against deepfake networks, which explores a new opinion that considers attacking feature extractors as the more critical and general task in deepfake disruption. We conduct an effective two-stage disruption process. We first disrupt multi-model feature extractors through multi-feature aggregation and individual-feature maintenance, and then develop a gradient-ensemble algorithm to enhance the disruption effect by simplifying the complex optimization problem of disrupting multiple End-to-End models. Extensive experiments demonstrate that FOUND can significantly boost the disruption effect against ensemble deepfake benchmark models. Besides, our method can fast obtain a cross-attribute, cross-image, and cross-model universal deepfake disruptor with only a few training images, surpassing state-of-the-art universal disruptors in both success rate and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 敵の例は、顔認識のセキュリティをディープフェイク修正から保護する方法が増えていることだ。 様々なディープフェイクモデルによって大規模な顔画像が違法に修正されるのを防ぐために、ユニバーサルディープフェイクディスラプタを設計することが不可欠である。 しかし、既存の研究は、特徴抽出と画像再構成の機能的差異を無視して、ディープフェイク破壊をエンドツーエンドプロセスとして扱うため、クロスモデルユニバーサルディスラプタの生成が困難である。 本研究では,deepfakeネットワークに対する機能抽出を,より重要かつ一般的なタスクとみなした新たな提案として,deepfakeネットワークに対する機能アウトプットアンサンブルuniversal disruptor (found)を提案する。 効果的な二段階破壊処理を行う。 まず,マルチ機能アグリゲーションと個別機能維持を通じてマルチモデル特徴抽出器をディスラプトし,複数のエンド・ツー・エンドモデルをディスラプトする複雑な最適化問題を単純化し,ディストラクション効果を高めるグラデーション・センスブルアルゴリズムを開発した。 大規模な実験により、FOUNDはアンサンブルディープフェイクベンチマークモデルに対する破壊効果を著しく向上させることができることが示された。 さらに,クロス属性,クロスイメージ,クロスモデルユニバーサルディープフェイクディスラプタを,少数のトレーニングイメージで迅速に取得し,成功率と効率の両面で最先端のユニバーサルディスラプタを超えることができる。

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