論文の概要: How Generalizable are Deepfake Detectors? An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04177v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 10:30:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 13:15:57.674778
• Title: How Generalizable are Deepfake Detectors? An Empirical Study
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出器はどの程度一般化可能か? 実証的研究
• Authors: Boquan Li, Jun Sun, Christopher M. Poskitt
• Abstract要約: 本研究は,ディープフェイク検出器の一般化性に関する最初の実証的研究である。 本研究は,6つのディープフェイクデータセット,5つのディープフェイク検出方法,および2つのモデル拡張アプローチを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.380277044998179
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deepfake videos and images are becoming increasingly credible, posing a significant threat given their potential to facilitate fraud or bypass access control systems. This has motivated the development of deepfake detection methods, in which deep learning models are trained to distinguish between real and synthesized footage. Unfortunately, existing detection models struggle to generalize to deepfakes from datasets they were not trained on, but little work has been done to examine why or how this limitation can be addressed. In this paper, we present the first empirical study on the generalizability of deepfake detectors, an essential goal for detectors to stay one step ahead of attackers. Our study utilizes six deepfake datasets, five deepfake detection methods, and two model augmentation approaches, confirming that detectors do not generalize in zero-shot settings. Additionally, we find that detectors are learning unwanted properties specific to synthesis methods and struggling to extract discriminative features, limiting their ability to generalize. Finally, we find that there are neurons universally contributing to detection across seen and unseen datasets, illuminating a possible path forward to zero-shot generalizability.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクビデオや画像はますます信頼性が高くなり、詐欺やバイパスアクセス制御システムを促進する可能性から、大きな脅威となっている。 これはディープフェイク検出法の開発を動機付けており、ディープラーニングモデルは実写映像と合成映像を区別するために訓練されている。 残念ながら、既存の検出モデルは、トレーニングされていないデータセットのディープフェイクを一般化するのに苦労するが、なぜこの制限に対処できるのかを調査する作業はほとんど行われていない。 本稿では,ディープフェイク検出器の汎用性に関する最初の実証的研究について述べる。 本研究では,6つのdeepfakeデータセット,5つのdeepfake検出手法,および2つのモデル拡張手法を用いて,ゼロショット設定では検出器が一般化しないことを確認した。 さらに, 検出器は, 合成法に特有の不要な特性を学習し, 識別的特徴の抽出に苦慮し, 一般化能力に限界があることが判明した。 最後に、見えないデータセットをまたいで検出に普遍的に寄与するニューロンが存在することを見出し、ゼロショット一般化可能性への道筋を照明する。

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