論文の概要: Towards Quantitative Evaluation of Explainable AI Methods for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18649v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 12:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 13:47:51.958341
• Title: Towards Quantitative Evaluation of Explainable AI Methods for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のための説明可能なAI手法の定量的評価に向けて
• Authors: Konstantinos Tsigos, Evlampios Apostolidis, Spyridon Baxevanakis, Symeon Papadopoulos, Vasileios Mezaris,
• Abstract要約: 本フレームワークは,偽画像の領域を特定するための説明手法の能力を評価し,ディープフェイク検出器の決定に最も大きな影響を与える。 FaceForensics++データセットでトレーニングされたディープフェイク検出のための最先端モデルを用いて比較研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.179602756337818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we propose a new framework for evaluating the performance of explanation methods on the decisions of a deepfake detector. This framework assesses the ability of an explanation method to spot the regions of a fake image with the biggest influence on the decision of the deepfake detector, by examining the extent to which these regions can be modified through a set of adversarial attacks, in order to flip the detector's prediction or reduce its initial prediction; we anticipate a larger drop in deepfake detection accuracy and prediction, for methods that spot these regions more accurately. Based on this framework, we conduct a comparative study using a state-of-the-art model for deepfake detection that has been trained on the FaceForensics++ dataset, and five explanation methods from the literature. The findings of our quantitative and qualitative evaluations document the advanced performance of the LIME explanation method against the other compared ones, and indicate this method as the most appropriate for explaining the decisions of the utilized deepfake detector.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープフェイク検出器の決定に関する説明手法の性能を評価するための新しい枠組みを提案する。 本枠組みは, 深度検出精度と予測精度の低下を予測し, 深度検出精度と予測精度の低下を予測し, 深度検出精度の低下を予測し, 深度検出の判定に最も大きな影響を及ぼす原因として, 逆方向攻撃によってこれらの領域が修正できる範囲を検証することによって, 偽画像の領域を識別する能力を評価するものである。 この枠組みに基づいて、FaceForensics++データセットでトレーニングされたディープフェイク検出のための最先端モデルと、文献からの5つの説明手法を用いて比較研究を行う。 定量的および定性的な評価の結果は,LIME法と他の比較法との高度な性能を示すものであり,この手法が利用したディープフェイク検出器の判定に最も適していることを示している。

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