論文の概要: AI-assisted Tagging of Deepfake Audio Calls using Challenge-Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18085v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 06:17:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 06:59:15.584554
- Title: AI-assisted Tagging of Deepfake Audio Calls using Challenge-Response
- Title（参考訳）: チャレンジ応答を用いたディープフェイク音声のAIによるタグ付け
- Authors: Govind Mittal, Arthur Jakobsson, Kelly O. Marshall, Chinmay Hegde, Nasir Memon,
- Abstract要約: Scammersは、AI音声閉鎖技術を社会工学の攻撃に積極的に活用している。
リアルタイムディープフェイク(RTDF)は、電話でターゲットの声をリアルタイムでクローンすることができる。
本稿では,ディープフェイク音声通話を検出するための頑健なチャレンジ応答方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.604998731837595
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Scammers are aggressively leveraging AI voice-cloning technology for social engineering attacks, a situation significantly worsened by the advent of audio Real-time Deepfakes (RTDFs). RTDFs can clone a target's voice in real-time over phone calls, making these interactions highly interactive and thus far more convincing. Our research confidently addresses the gap in the existing literature on deepfake detection, which has largely been ineffective against RTDF threats. We introduce a robust challenge-response-based method to detect deepfake audio calls, pioneering a comprehensive taxonomy of audio challenges. Our evaluation pitches 20 prospective challenges against a leading voice-cloning system. We have compiled a novel open-source challenge dataset with contributions from 100 smartphone and desktop users, yielding 18,600 original and 1.6 million deepfake samples. Through rigorous machine and human evaluations of this dataset, we achieved a deepfake detection rate of 86% and an 80% AUC score, respectively. Notably, utilizing a set of 11 challenges significantly enhances detection capabilities. Our findings reveal that combining human intuition with machine precision offers complementary advantages. Consequently, we have developed an innovative human-AI collaborative system that melds human discernment with algorithmic accuracy, boosting final joint accuracy to 82.9%. This system highlights the significant advantage of AI-assisted pre-screening in call verification processes. Samples can be heard at https://mittalgovind.github.io/autch-samples/
- Abstract（参考訳）: Scammersは、音声リアルタイムディープフェイク(RTDF)の出現により、AI音声の閉鎖技術を社会工学的攻撃に積極的に活用している。
RTDFは電話でターゲットの声をリアルタイムでクローンできるので、対話性が高く、はるかに説得力がある。
本研究は,RTDFの脅威に対してほとんど有効ではないディープフェイク検出に関する既存の文献のギャップを確実に解決するものである。
我々は、ディープフェイク音声通話を検出するための頑健なチャレンジ応答方式を導入し、オーディオ課題の包括的分類を開拓した。
本評価では,先行する音声閉鎖システムに対して,今後20の課題を提起する。
私たちは、100人のスマートフォンとデスクトップユーザのコントリビューションによって、新しいオープンソースのチャレンジデータセットをコンパイルしました。
このデータセットの厳密なマシンと人間による評価により,深度検出率86%,AUCスコア80%を達成できた。
特に、11の課題のセットを利用すると、検出能力が大幅に向上する。
人間の直感と機械の精度の組み合わせは相補的な優位性をもたらすことが明らかとなった。
そこで我々は,人間の認識をアルゴリズムの精度で融合させ,最終的な関節の精度を82.9%に向上させる,革新的な人間-AI協調システムを開発した。
このシステムは、呼び出し検証プロセスにおけるAIによる事前スクリーニングの大きな利点を強調している。
サンプルはhttps://mittalgovind.github.io/autch-samples/で確認できる。
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