論文の概要: DeepFake-O-Meter v2.0: An Open Platform for DeepFake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13146v2
- Date: Thu, 27 Jun 2024 07:02:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 19:16:49.523758
- Title: DeepFake-O-Meter v2.0: An Open Platform for DeepFake Detection
- Title（参考訳）: DeepFake-O-Meter v2.0: DeepFake検出のためのオープンプラットフォーム
- Authors: Yan Ju, Chengzhe Sun, Shan Jia, Shuwei Hou, Zhaofeng Si, Soumyya Kanti Datta, Lipeng Ke, Riky Zhou, Anita Nikolich, Siwei Lyu,
- Abstract要約: DeepFake-O-Meterは、Deepfakeの画像、ビデオ、オーディオを検出する最先端の手法を統合している。
このプラットホームは、日常的なユーザに、複数の最先端検出アルゴリズムを使ってDeepFakeメディアを分析する便利なサービスを提供することを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.879850908167278
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deepfakes, as AI-generated media, have increasingly threatened media integrity and personal privacy with realistic yet fake digital content. In this work, we introduce an open-source and user-friendly online platform, DeepFake-O-Meter v2.0, that integrates state-of-the-art methods for detecting Deepfake images, videos, and audio. Built upon DeepFake-O-Meter v1.0, we have made significant upgrades and improvements in platform architecture design, including user interaction, detector integration, job balancing, and security management. The platform aims to offer everyday users a convenient service for analyzing DeepFake media using multiple state-of-the-art detection algorithms. It ensures secure and private delivery of the analysis results. Furthermore, it serves as an evaluation and benchmarking platform for researchers in digital media forensics to compare the performance of multiple algorithms on the same input. We have also conducted detailed usage analysis based on the collected data to gain deeper insights into our platform's statistics. This involves analyzing two-month trends in user activity and evaluating the processing efficiency of each detector.
- Abstract（参考訳）: AI生成メディアとしてのDeepfakesは、メディアの完全性と個人のプライバシーを、現実的で偽のデジタルコンテンツで脅かしている。
本研究では,Deepfakeイメージ,ビデオ,オーディオを検出する最先端の手法を統合した,オープンソースのユーザフレンドリなオンラインプラットフォームDeepFake-O-Meter v2.0を紹介する。
DeepFake-O-Meter v1.0をベースとして、ユーザインタラクション、検出器統合、ジョブバランシング、セキュリティ管理など、プラットフォームアーキテクチャ設計の大幅なアップグレードと改善を行いました。
このプラットホームは、日常的なユーザに、複数の最先端検出アルゴリズムを使ってDeepFakeメディアを分析する便利なサービスを提供することを目指している。
分析結果の安全かつプライベートなデリバリを保証する。
さらに、デジタルメディア法医学の研究者にとって、同じ入力上で複数のアルゴリズムのパフォーマンスを比較するための評価とベンチマークのプラットフォームとして機能する。
また、収集したデータに基づいて詳細な利用分析を行い、プラットフォームの統計についてより深い洞察を得ました。
これには、ユーザアクティビティの2ヶ月のトレンドを分析し、各検出器の処理効率を評価することが含まれる。
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