Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Vulnerability of DeepFake Detectors to Attacks Generated by Denoising Diffusion Models

論文の概要: On the Vulnerability of DeepFake Detectors to Attacks Generated by Denoising Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05397v1
Date: Tue, 11 Jul 2023 15:57:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-12 14:17:14.322668
Title: On the Vulnerability of DeepFake Detectors to Attacks Generated by Denoising Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルによるディープフェイク検知器の攻撃に対する脆弱性について
Authors: Marija Ivanovska, Vitomir \v{S}truc
Abstract要約: 本稿では, 単一像のディープフェイク検出器が生成法により生成した攻撃に対する脆弱性を調査する予備的研究を行う。私たちの実験は、一般的に使用されているベンチマークデータセットであるFaceForensics++上で実行されています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The detection of malicious Deepfakes is a constantly evolving problem, that requires continuous monitoring of detectors, to ensure they are able to detect image manipulations generated by the latest emerging models. In this paper, we present a preliminary study that investigates the vulnerability of single-image Deepfake detectors to attacks created by a representative of the newest generation of generative methods, i.e. Denoising Diffusion Models (DDMs). Our experiments are run on FaceForensics++, a commonly used benchmark dataset, consisting of Deepfakes generated with various techniques for face swapping and face reenactment. The analysis shows, that reconstructing existing Deepfakes with only one denoising diffusion step significantly decreases the accuracy of all tested detectors, without introducing visually perceptible image changes.
Abstract（参考訳）: 悪意のあるDeepfakesの検出は、最新のモデルによって生成された画像操作を確実に検出するために、検出器の継続的な監視を必要とする、常に進化する問題である。本稿では,DDM(Denoising Diffusion Models)の最新の生成手法の代表者による攻撃に対して,単一像のDeepfake検出器の脆弱性を調査する予備的研究を行う。私たちの実験は、一般的に使用されているベンチマークデータセットであるfaceforensics++上で行われます。解析の結果,既存のディープフェイクの再現は,視覚的に知覚可能な画像変化を伴わずに,すべての検出器の精度を著しく低下させることがわかった。

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