論文の概要: FakeTracer: Catching Face-swap DeepFakes via Implanting Traces in Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14593v2
• Date: Sun, 21 Apr 2024 09:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 01:02:16.558610
• Title: FakeTracer: Catching Face-swap DeepFakes via Implanting Traces in Training
• Title（参考訳）: FakeTracer: トレーニングの痕跡を埋め込んだフェイススワップディープフェイク
• Authors: Pu Sun, Honggang Qi, Yuezun Li, Siwei Lyu,
• Abstract要約: Face-swap DeepFakeは、AIベースの顔偽造技術だ。 顔のプライバシーが高いため、この手法の誤用は深刻な社会的懸念を引き起こす可能性がある。 本稿では,FakeTracerと呼ばれる新しいプロアクティブ防御手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.158715089667034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face-swap DeepFake is an emerging AI-based face forgery technique that can replace the original face in a video with a generated face of the target identity while retaining consistent facial attributes such as expression and orientation. Due to the high privacy of faces, the misuse of this technique can raise severe social concerns, drawing tremendous attention to defend against DeepFakes recently. In this paper, we describe a new proactive defense method called FakeTracer to expose face-swap DeepFakes via implanting traces in training. Compared to general face-synthesis DeepFake, the face-swap DeepFake is more complex as it involves identity change, is subjected to the encoding-decoding process, and is trained unsupervised, increasing the difficulty of implanting traces into the training phase. To effectively defend against face-swap DeepFake, we design two types of traces, sustainable trace (STrace) and erasable trace (ETrace), to be added to training faces. During the training, these manipulated faces affect the learning of the face-swap DeepFake model, enabling it to generate faces that only contain sustainable traces. In light of these two traces, our method can effectively expose DeepFakes by identifying them. Extensive experiments corroborate the efficacy of our method on defending against face-swap DeepFake.
• Abstract（参考訳）: Face-swap DeepFakeは、AIベースの顔偽造技術で、表現や方向などの一貫した顔属性を保持しながら、ビデオ中の元の顔をターゲットアイデンティティの生成された顔に置き換えることができる。 顔のプライバシーが高いため、この手法の誤用は深刻な社会的懸念を生じさせ、最近DeepFakesに対する防衛に多大な注意を払っている。 本稿では,FakeTracerと呼ばれる新しいプロアクティブ防御手法について述べる。 顔合成のDeepFakeと比較すると、顔スワップのDeepFakeは、アイデンティティの変更を伴うため、より複雑であり、エンコーディング・デコードプロセスの対象となり、教師なしで訓練され、トレースをトレーニングフェーズに埋め込むのが困難になる。 フェイススワップのDeepFakeに対して効果的に防御するために、トレーニング顔に追加される2種類のトレース、持続可能なトレース(STrace)と消去可能なトレース(ETrace)を設計する。 トレーニング中、これらの操作された顔は、フェイススワップのDeepFakeモデルの学習に影響を与えるため、持続可能なトレースのみを含む顔を生成することができる。 これら2つの痕跡から,本手法はディープフェイクを同定して効果的に露出することができる。 広範囲にわたる実験は,顔洗面のDeepFakeに対する防御法の有効性を裏付けるものである。

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