論文の概要: Disrupting Style Mimicry Attacks on Video Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06865v1
• Date: Sat, 11 May 2024 01:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 19:44:41.622967
• Title: Disrupting Style Mimicry Attacks on Video Imagery
• Title（参考訳）: 動画の破壊スタイルのミミリーアタック
• Authors: Josephine Passananti, Stanley Wu, Shawn Shan, Haitao Zheng, Ben Y. Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,映像におけるスタイルの模倣を妨害する手法について検討する。 まず、ビデオから抽出した個々のフレームをトレーニングすることで、模倣攻撃が成功することを示す。 フレームレベルの類似性に基づいて,映像を短いシーンに分割する,ツールに依存しない新しいフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.170071784028472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI models are often used to perform mimicry attacks, where a pretrained model is fine-tuned on a small sample of images to learn to mimic a specific artist of interest. While researchers have introduced multiple anti-mimicry protection tools (Mist, Glaze, Anti-Dreambooth), recent evidence points to a growing trend of mimicry models using videos as sources of training data. This paper presents our experiences exploring techniques to disrupt style mimicry on video imagery. We first validate that mimicry attacks can succeed by training on individual frames extracted from videos. We show that while anti-mimicry tools can offer protection when applied to individual frames, this approach is vulnerable to an adaptive countermeasure that removes protection by exploiting randomness in optimization results of consecutive (nearly-identical) frames. We develop a new, tool-agnostic framework that segments videos into short scenes based on frame-level similarity, and use a per-scene optimization baseline to remove inter-frame randomization while reducing computational cost. We show via both image level metrics and an end-to-end user study that the resulting protection restores protection against mimicry (including the countermeasure). Finally, we develop another adaptive countermeasure and find that it falls short against our framework.
• Abstract（参考訳）: 生成AIモデルは、しばしば模倣攻撃の実行に使用される。そこでは、訓練済みのモデルを小さな画像のサンプルに微調整して、特定の興味のあるアーティストを模倣することを学ぶ。 研究者たちは、複数の反ミリ波保護ツール(ミスト、グレーズ、アンチダンボス)を導入しているが、最近の証拠は、ビデオをトレーニングデータ源とする模倣モデルの増加傾向を示している。 本稿では,映像におけるスタイルの模倣を妨害する手法を探求した経験について述べる。 まず、ビデオから抽出した個々のフレームをトレーニングすることで、模倣攻撃が成功することを示す。 本手法は, 各フレームに適用した場合に保護を提供することができるが, 連続したフレームの最適化結果において, ランダム性を利用して保護を除去する適応的対策に脆弱であることを示す。 我々は,フレームレベルの類似性に基づいて映像を短いシーンに分割するツールに依存しない新しいフレームワークを開発し,シーンごとの最適化ベースラインを用いて,フレーム間のランダム化を解消し,計算コストを削減した。 画像レベルの指標とエンド・ツー・エンドのユーザ・スタディを通じて、結果の保護が模倣(対策を含む)に対する保護を回復することを示す。 最後に、適応的な対策を開発し、それが我々のフレームワークに反するものであることを確かめる。

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