論文の概要: Deepfake Sentry: Harnessing Ensemble Intelligence for Resilient Detection and Generalisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00114v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 19:09:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 07:17:12.627413
• Title: Deepfake Sentry: Harnessing Ensemble Intelligence for Resilient Detection and Generalisation
• Title（参考訳）: Deepfake Sentry: レジリエンス検出と一般化のためのハーネスングアンサンブルインテリジェンス
• Authors: Liviu-Daniel Ştefan, Dan-Cristian Stanciu, Mihai Dogariu, Mihai Gabriel Constantin, Andrei Cosmin Jitaru, Bogdan Ionescu,
• Abstract要約: 本稿では,持続的かつ積極的なディープフェイクトレーニング強化ソリューションを提案する。 我々は、ディープフェイクジェネレータモデルによって導入されたアーティファクトの効果を模倣するオートエンコーダのプールを採用する。 実験の結果,提案するアンサンブル・オートエンコーダに基づくデータ拡張学習手法が一般化の点で改善されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8796261172196743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Generative Adversarial Networks (GANs) have enabled photorealistic image generation with high quality. However, the malicious use of such generated media has raised concerns regarding visual misinformation. Although deepfake detection research has demonstrated high accuracy, it is vulnerable to advances in generation techniques and adversarial iterations on detection countermeasures. To address this, we propose a proactive and sustainable deepfake training augmentation solution that introduces artificial fingerprints into models. We achieve this by employing an ensemble learning approach that incorporates a pool of autoencoders that mimic the effect of the artefacts introduced by the deepfake generator models. Experiments on three datasets reveal that our proposed ensemble autoencoder-based data augmentation learning approach offers improvements in terms of generalisation, resistance against basic data perturbations such as noise, blurring, sharpness enhancement, and affine transforms, resilience to commonly used lossy compression algorithms such as JPEG, and enhanced resistance against adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)の最近の進歩により,高画質なフォトリアリスティック画像生成が可能になった。 しかし、このような生成メディアの悪意ある使用は、視覚的誤報に関する懸念を引き起こしている。 ディープフェイク検出研究は高い精度を示してきたが、検出対策における生成技術や敵の反復の進歩には弱い。 そこで本研究では,人工指紋をモデルに導入する,能動的かつ持続可能なディープフェイクトレーニング拡張ソリューションを提案する。 我々は,ディープフェイクジェネレータモデルによって導入された人工物の効果を模倣するオートエンコーダのプールを組み込んだアンサンブル学習手法を用いて,これを実現する。 提案したアンサンブル・オートエンコーダに基づくデータ強化学習手法は、一般化、ノイズ、ぼかし、シャープネスエンハンスメント、アフィン変換などの基本データ摂動に対する耐性、JPEGなどの一般的な損失圧縮アルゴリズムに対するレジリエンス、敵攻撃に対する耐性の向上などの点で改善されている。

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