論文の概要: Building an Invisible Shield for Your Portrait against Deepfakes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12881v1
- Date: Mon, 22 May 2023 10:01:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 17:01:55.797430
- Title: Building an Invisible Shield for Your Portrait against Deepfakes
- Title（参考訳）: ディープフェイクに対するポートレートに見えないシールドを作る
- Authors: Jiazhi Guan, Tianshu Hu, Hang Zhou, Zhizhi Guo, Lirui Deng, Chengbin
Quan, Errui Ding, Youjian Zhao
- Abstract要約: 本稿では,画像のプロアクティブな保護を目的とした新しいフレームワーク,Integity Encryptorを提案する。
提案手法では,重要な顔属性と密接な関係を持つメッセージを,秘密に符号化する。
修正された顔属性は、デコードされたメッセージの比較を通じて、操作された画像を検出する手段として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.65356811439098
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The issue of detecting deepfakes has garnered significant attention in the
research community, with the goal of identifying facial manipulations for abuse
prevention. Although recent studies have focused on developing generalized
models that can detect various types of deepfakes, their performance is not
always be reliable and stable, which poses limitations in real-world
applications. Instead of learning a forgery detector, in this paper, we propose
a novel framework - Integrity Encryptor, aiming to protect portraits in a
proactive strategy. Our methodology involves covertly encoding messages that
are closely associated with key facial attributes into authentic images prior
to their public release. Unlike authentic images, where the hidden messages can
be extracted with precision, manipulating the facial attributes through
deepfake techniques can disrupt the decoding process. Consequently, the
modified facial attributes serve as a mean of detecting manipulated images
through a comparison of the decoded messages. Our encryption approach is
characterized by its brevity and efficiency, and the resulting method exhibits
a good robustness against typical image processing traces, such as image
degradation and noise. When compared to baselines that struggle to detect
deepfakes in a black-box setting, our method utilizing conditional encryption
showcases superior performance when presented with a range of different types
of forgeries. In experiments conducted on our protected data, our approach
outperforms existing state-of-the-art methods by a significant margin.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイクの検出に関する問題は、乱用防止のために顔操作を特定することを目的として、研究コミュニティに大きな注目を集めている。
近年の研究では、様々な種類のディープフェイクを検知できる一般化モデルの開発に焦点が当てられているが、その性能は必ずしも信頼性が高く安定したものではなく、現実のアプリケーションに制限が生じる。
本稿では,偽造検知器を学習する代わりに,プロアクティブ戦略で肖像画を保護することを目的とした,新たなフレームワーク,Integity Encryptorを提案する。
提案手法では,公開前に重要顔属性と密接な関連のあるメッセージを真正な画像に符号化する。
隠されたメッセージを精度良く抽出できる認証画像とは異なり、ディープフェイク技術によって顔属性を操作することで復号処理を妨害することができる。
したがって、修正された顔属性は、復号されたメッセージの比較を通して操作された画像を検出する手段となる。
本手法は,その簡潔さと効率を特徴とし,画像劣化やノイズなどの典型的な画像処理トレースに対して良好な堅牢性を示す。
ブラックボックス設定でディープフェイクを検出するのに苦労しているベースラインと比較すると,条件付き暗号を用いた手法は,様々な種類の偽造品を提示した場合,優れた性能を示す。
保護されたデータを用いて行った実験では、既存の最先端手法よりもかなりの差で性能が向上した。
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