論文の概要: Can deepfakes be created by novice users?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14576v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 00:32:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 15:36:09.185283
• Title: Can deepfakes be created by novice users?
• Title（参考訳）: deepfakesは初心者ユーザーによって作成できるのか?
• Authors: Pulak Mehta, Gauri Jagatap, Kevin Gallagher, Brian Timmerman, Progga Deb, Siddharth Garg, Rachel Greenstadt, Brendan Dolan-Gavitt
• Abstract要約: 先進的なコンピュータスキルを持つ参加者がDeepfakesを作れるかどうかを理解するために,ユーザスタディを実施している。 23.1%の参加者が音声とビデオで完全なDeepfakesを作成した。 私たちは、Deepfake検出ソフトウェアツールと人間の検査者に基づく分析を使用して、成功したDeepfake出力を偽、疑わしい、あるいは本物に分類します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.014868583616504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in machine learning and computer vision have led to the proliferation of Deepfakes. As technology democratizes over time, there is an increasing fear that novice users can create Deepfakes, to discredit others and undermine public discourse. In this paper, we conduct user studies to understand whether participants with advanced computer skills and varying levels of computer science expertise can create Deepfakes of a person saying a target statement using limited media files. We conduct two studies; in the first study (n = 39) participants try creating a target Deepfake in a constrained time frame using any tool they desire. In the second study (n = 29) participants use pre-specified deep learning-based tools to create the same Deepfake. We find that for the first study, 23.1% of the participants successfully created complete Deepfakes with audio and video, whereas, for the second user study, 58.6% of the participants were successful in stitching target speech to the target video. We further use Deepfake detection software tools as well as human examiner-based analysis, to classify the successfully generated Deepfake outputs as fake, suspicious, or real. The software detector classified 80% of the Deepfakes as fake, whereas the human examiners classified 100% of the videos as fake. We conclude that creating Deepfakes is a simple enough task for a novice user given adequate tools and time; however, the resulting Deepfakes are not sufficiently real-looking and are unable to completely fool detection software as well as human examiners
• Abstract（参考訳）: 機械学習とコンピュータビジョンの最近の進歩は、Deepfakesの普及につながっている。 テクノロジーの民主化が進むにつれて、初心者がDeepfakesを作り、他人を軽視し、世論を損なう恐れが高まっている。 本稿では,高度なコンピュータスキルと様々なレベルのコンピュータサイエンスの知識を持つ参加者が,限られたメディアファイルを用いてターゲットステートメントを述べる人のディープフェイクを生み出すことができるかを理解するために,ユーザ研究を行う。 最初の研究(n = 39)では、参加者が望むツールを使って、制約のある時間枠でDeepfakeをターゲットにしようとします。 第2の研究(n = 29)では、参加者は同じDeepfakeを作成するために、事前に特定されたディープラーニングベースのツールを使用します。 第1の研究では、被験者の23.1%が音声とビデオによる完全なディープフェイクの作成に成功し、第2のユーザ調査では、ターゲット音声をターゲットビデオに縫い合わせるのに58.6%が成功した。 さらに、Deepfake検出ソフトウェアツールと人間の検査者に基づく分析を使用して、成功したDeepfake出力を偽、疑わしい、あるいは本物に分類する。 ソフトウェア検出器はDeepfakesの80%をフェイクと分類し、人間の検査官は100%の動画をフェイクと分類しました。 Deepfakesの作成は、初心者に十分なツールと時間を与えるのに十分な作業であると結論づけるが、結果のDeepfakesは十分にリアルに見えず、人間の検査者だけでなく、ソフトウェアを完全に騙すことはできない。

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