論文の概要: Continual Face Forgery Detection via Historical Distribution Preserving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06217v1
• Date: Fri, 11 Aug 2023 16:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 13:23:36.386755
• Title: Continual Face Forgery Detection via Historical Distribution Preserving
• Title（参考訳）: 歴史的分布保存による連続顔偽造検出
• Authors: Ke Sun, Shen Chen, Taiping Yao, Xiaoshuai Sun, Shouhong Ding, Rongrong Ji
• Abstract要約: CFFD(Continuous Face Forgery Detection)に焦点をあてる。 CFFDは、以前の攻撃を忘れずに、新しい偽造攻撃から効率的に学習することを目指している。 評価実験の結果,提案手法は最先端の競合よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.66313037412846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face forgery techniques have advanced rapidly and pose serious security threats. Existing face forgery detection methods try to learn generalizable features, but they still fall short of practical application. Additionally, finetuning these methods on historical training data is resource-intensive in terms of time and storage. In this paper, we focus on a novel and challenging problem: Continual Face Forgery Detection (CFFD), which aims to efficiently learn from new forgery attacks without forgetting previous ones. Specifically, we propose a Historical Distribution Preserving (HDP) framework that reserves and preserves the distributions of historical faces. To achieve this, we use universal adversarial perturbation (UAP) to simulate historical forgery distribution, and knowledge distillation to maintain the distribution variation of real faces across different models. We also construct a new benchmark for CFFD with three evaluation protocols. Our extensive experiments on the benchmarks show that our method outperforms the state-of-the-art competitors.
• Abstract（参考訳）: 顔偽造技術は急速に進歩し、深刻なセキュリティ脅威を引き起こしている。 既存の顔偽造検出手法は、一般化可能な特徴を学習しようとするが、実用的応用には至っていない。 さらに、過去のトレーニングデータでこれらのメソッドを微調整することは、時間とストレージの観点からリソース集約的である。 本稿では,新たな偽造攻撃から効果的に学習することを目的とした,新規かつ困難な課題である連続顔偽造検出(CFFD)に焦点を当てる。 具体的には,歴史的顔の分布を保存・保存する歴史分布保存(HDP)フレームワークを提案する。 これを実現するために, 歴史的偽造分布をシミュレートするためにuniversal adversarial perturbation (uap) を用い, 異なるモデル間における実顔の分布変化を維持するための知識蒸留を行った。 また,3つの評価プロトコルを用いたCFFDの新しいベンチマークを構築した。 ベンチマーク実験の結果,提案手法は最先端の競合よりも優れていることがわかった。

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