論文の概要: Synthetic Image Generation in Cyber Influence Operations: An Emergent Threat?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12207v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 19:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 18:12:11.331849
• Title: Synthetic Image Generation in Cyber Influence Operations: An Emergent Threat?
• Title（参考訳）: サイバー影響操作における合成画像生成 : 創発的脅威?
• Authors: Melanie Mathys, Marco Willi, Michael Graber, Raphael Meier,
• Abstract要約: 本報告では, 合成画像の作成において, 拡散モデルなどの生成的深層学習モデルの可能性と限界について検討する。 我々は、これらのツールのアクセシビリティ、実用性、出力品質と、それらが詐欺、影響、転倒の脅威シナリオに与える影響を批判的に評価する。 我々は、脅威アクターに対するこれらのAI駆動手法の現在の能力と限界を実証するために、いくつかの仮説的サイバー影響操作のためのコンテンツを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The evolution of artificial intelligence (AI) has catalyzed a transformation in digital content generation, with profound implications for cyber influence operations. This report delves into the potential and limitations of generative deep learning models, such as diffusion models, in fabricating convincing synthetic images. We critically assess the accessibility, practicality, and output quality of these tools and their implications in threat scenarios of deception, influence, and subversion. Notably, the report generates content for several hypothetical cyber influence operations to demonstrate the current capabilities and limitations of these AI-driven methods for threat actors. While generative models excel at producing illustrations and non-realistic imagery, creating convincing photo-realistic content remains a significant challenge, limited by computational resources and the necessity for human-guided refinement. Our exploration underscores the delicate balance between technological advancement and its potential for misuse, prompting recommendations for ongoing research, defense mechanisms, multi-disciplinary collaboration, and policy development. These recommendations aim to leverage AI's potential for positive impact while safeguarding against its risks to the integrity of information, especially in the context of cyber influence.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進化は、デジタルコンテンツ生成の変革を触媒し、サイバー・インフルエンス・オペレーションに深く影響している。 本報告では, 合成画像の作成において, 拡散モデルなどの生成的深層学習モデルの可能性と限界について述べる。 我々は、これらのツールのアクセシビリティ、実用性、出力品質と、それらが詐欺、影響、転倒の脅威シナリオに与える影響を批判的に評価する。 このレポートは、いくつかの仮説的サイバー影響操作に関するコンテンツを生成し、脅威アクターに対するこれらのAI駆動手法の現在の能力と限界を実証している。 生成モデルはイラストや非現実的画像の制作に優れるが、人間の指導による洗練の必要性と計算資源によって制限された、説得力のある写真リアルコンテンツを作成することは依然として大きな課題である。 我々の調査は、技術進歩と誤用の可能性の微妙なバランスを浮き彫りにして、進行中の研究、防衛機構、多分野連携、政策開発への推奨を促している。 これらの勧告は、特にサイバー影響の文脈において、情報の完全性に対するリスクを保護しながら、ポジティブな影響に対するAIの可能性を活用することを目的としている。

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