論文の概要: How Generalizable are Deepfake Image Detectors? An Empirical Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04177v2
- Date: Sat, 3 Aug 2024 06:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 00:25:32.805026
- Title: How Generalizable are Deepfake Image Detectors? An Empirical Study
- Title（参考訳）: ディープフェイク画像検出器はどこまで一般化可能か? : 実証研究
- Authors: Boquan Li, Jun Sun, Christopher M. Poskitt, Xingmei Wang,
- 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。
本研究では,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画像検出手法,および2つのモデル拡張アプローチを用いた。
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ていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.42204674141385
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deepfakes 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 detectors 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. Especially, those single-modality deepfake images reveal little available forgery evidence, posing greater challenges than detecting deepfake videos. In this work, 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 image 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, suggesting a possible path towards zero-shot generalizability.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク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発展を動機付け、ディープラーニングモデルが実際の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、既存の検出器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していますが、なぜこの制限に対処できるのか、どのよう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ません。
特に、これらの単一モードのディープフェイク画像は、ディープフェイク動画を検出するよりも大きな課題を生んでいる、偽造の証拠がほとんどない。
本研究は, 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であり, 検出器が攻撃者より一歩先を行くための重要な目標である。
本研究では,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画像検出手法,および2つのモデル拡張手法を用いて,検出器がゼロショット設定では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、目に見えないデータセットをまたいだ検出に普遍的に寄与するニューロンがあることがわかり、ゼロショットの一般化可能性への道のりを示唆している。
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