論文の概要: SoK: Facial Deepfake Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04364v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 09:02:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:40:18.240628
• Title: SoK: Facial Deepfake Detectors
• Title（参考訳）: SoK:顔のディープフェイク検出装置
• Authors: Binh M. Le, Jiwon Kim, Shahroz Tariq, Kristen Moore, Alsharif Abuadbba, Simon S. Woo,
• Abstract要約: ディープフェイクは急速に社会への深刻な脅威として現れてきた。 既存の検出器の多くは、検証のためにラボで生成されたデータセットに大きく依存している。 本稿では、最新の最先端のディープフェイク検出器をレビューし、いくつかの臨界基準に対して評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.31180075214162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deepfakes have rapidly emerged as a profound and serious threat to society, primarily due to their ease of creation and dissemination. This situation has triggered an accelerated development of deepfake detection technologies. However, many existing detectors rely heavily on lab-generated datasets for validation, which may not effectively prepare them for novel, emerging, and real-world deepfake techniques. In this paper, we conduct an extensive and comprehensive review and analysis of the latest state-of-the-art deepfake detectors, evaluating them against several critical criteria. These criteria facilitate the categorization of these detectors into 4 high-level groups and 13 fine-grained sub-groups, all aligned with a unified standard conceptual framework. This classification and framework offer deep and practical insights into the factors that affect detector efficacy. We assess the generalizability of 16 leading detectors across various standard attack scenarios, including black-box, white-box, and gray-box settings. Our systematized analysis and experimentation lay the groundwork for a deeper understanding of deepfake detectors and their generalizability, paving the way for future research focused on creating detectors adept at countering various attack scenarios. Additionally, this work offers insights for developing more proactive defenses against deepfakes.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクは、創造と普及の容易さから、社会に深刻な脅威として急速に現れてきた。 この状況は、ディープフェイク検出技術の急速な発展を引き起こした。 しかし、既存の検出器の多くは、実験室が生成したデータセットの検証に大きく依存しているため、新しい、新しい、そして現実世界のディープフェイク技術を効果的に準備することができないかもしれない。 本稿では,最新の最先端ディープフェイク検出器の広域的・包括的レビューと解析を行い,いくつかの臨界基準から評価する。 これらの基準は、これらの検出器を4つの高レベル群と13のきめ細かい部分群に分類し、全て統一された標準概念の枠組みと整合する。 この分類と枠組みは、検出器の有効性に影響を与える要因について、より深く実践的な洞察を提供する。 我々は,ブラックボックス,ホワイトボックス,グレーボックスの設定など,様々な標準的な攻撃シナリオにおける16個の主要検出器の一般化可能性を評価する。 我々の体系化された分析と実験は、ディープフェイク検出器とその一般化可能性の深い理解の土台となり、様々な攻撃シナリオに対応可能な検出器を作成することに焦点を当てた将来の研究の道を開いた。 さらに、この研究はディープフェイクに対するより積極的な防御を開発するための洞察を提供する。

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