論文の概要: PITCH: AI-assisted Tagging of Deepfake Audio Calls using Challenge-Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18085v4
• Date: Mon, 26 May 2025 14:21:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:18.157371
• Title: PITCH: AI-assisted Tagging of Deepfake Audio Calls using Challenge-Response
• Title（参考訳）: PITCH: チャレンジ応答を用いたディープフェイク音声通話のAI支援タギング
• Authors: Govind Mittal, Arthur Jakobsson, Kelly O. Marshall, Chinmay Hegde, Nasir Memon,
• Abstract要約: 我々は,対話型ディープフェイク音声通話の検出とタグ付けを行う,堅牢なチャレンジ応答手法であるPITCHを開発した。 PITCHの課題は、マシン検出能力を88.7%のAUROCスコアに向上させた。 疑わしい通話を「ディープフェイク風」とタグ付けする新しい人間とAI協調システムを開発した。
• 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: The rise of AI voice-cloning technology, particularly audio Real-time Deepfakes (RTDFs), has intensified social engineering attacks by enabling real-time voice impersonation that bypasses conventional enrollment-based authentication. This technology represents an existential threat to phone-based authentication systems, while total identity fraud losses reached $43 billion. Unlike traditional robocalls, these personalized AI-generated voice attacks target high-value accounts and circumvent existing defensive measures, creating an urgent cybersecurity challenge. To address this, we propose PITCH, a robust challenge-response method to detect and tag interactive deepfake audio calls. We developed a comprehensive taxonomy of audio challenges based on the human auditory system, linguistics, and environmental factors, yielding 20 prospective challenges. Testing against leading voice-cloning systems using a novel dataset (18,600 original and 1.6 million deepfake samples from 100 users), PITCH's challenges enhanced machine detection capabilities to 88.7% AUROC score, enabling us to identify 10 highly-effective challenges. For human evaluation, we filtered a challenging, balanced subset on which human evaluators independently achieved 72.6% accuracy, while machines scored 87.7%. Recognizing that call environments require human control, we developed a novel human-AI collaborative system that tags suspicious calls as "Deepfake-likely." Contrary to prior findings, we discovered that integrating human intuition with machine precision offers complementary advantages, giving users maximum control while boosting detection accuracy to 84.5%. This significant improvement situates PITCH's potential as an AI-assisted pre-screener for verifying calls, offering an adaptable approach to combat real-time voice-cloning attacks while maintaining human decision authority.
• Abstract（参考訳）: AI音声クローズ技術、特にオーディオリアルタイムディープフェイク(RTDF)の台頭は、従来の登録ベースの認証を回避したリアルタイム音声の偽造を可能にすることによって、社会工学的攻撃を強化している。 この技術は、電話ベースの認証システムに対する実質的な脅威であり、ID詐欺による損失は430億ドルに達した。 従来のロボコールとは異なり、これらのAI生成音声攻撃は、高価値なアカウントをターゲットにし、既存の防御対策を回避し、緊急のサイバーセキュリティ課題を生み出す。 そこで本研究では,対話型ディープフェイク音声通話の検出とタグ付けを行う,堅牢なチャレンジ応答手法であるPITCHを提案する。 我々は,人間の聴覚システム,言語学,環境要因に基づく音声課題の包括的分類法を開発し,20の課題を生んだ。 PITCHの課題はマシン検出能力を88.7%のAUROCスコアに向上させ、高効率な10の課題を特定できるようにした。 人間の評価では、人間の評価者が独立して72.6%の精度を達成し、機械は87.7%のスコアを得た。 コール環境が人間のコントロールを必要とすることを認識し,疑わしいコールを「ディープフェイク風」とタグ付けする,人間とAIの協調システムを開発した。 従来の知見とは対照的に、人間の直感と機械の精度の統合は相補的な優位性をもたらし、検出精度を84.5%に向上させながら、ユーザによる最大制御を可能にした。 この大幅な改善は、人間の意思決定権限を維持しながらリアルタイムの音声閉鎖攻撃と戦うための適応可能なアプローチを提供する、AI支援のプリスクリーンとしてのPITCHの可能性を示している。

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