論文の概要: A Timely Survey on Vision Transformer for Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08463v1
- Date: Tue, 14 May 2024 09:33:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 14:38:24.820930
- Title: A Timely Survey on Vision Transformer for Deepfake Detection
- Title(参考訳): ディープフェイク検出のための視覚変換器のタイムリー調査
- Authors: Zhikan Wang, Zhongyao Cheng, Jiajie Xiong, Xun Xu, Tianrui Li, Bharadwaj Veeravalli, Xulei Yang,
- Abstract要約: Vision Transformer (ViT) ベースのアプローチは、汎用性と効率性において優れたパフォーマンスを示す。
この調査は、ディープフェイク検出におけるViTの重要な役割について、研究者に微妙な理解を与えることを目的としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.410817278428533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, the rapid advancement of deepfake technology has revolutionized content creation, lowering forgery costs while elevating quality. However, this progress brings forth pressing concerns such as infringements on individual rights, national security threats, and risks to public safety. To counter these challenges, various detection methodologies have emerged, with Vision Transformer (ViT)-based approaches showcasing superior performance in generality and efficiency. This survey presents a timely overview of ViT-based deepfake detection models, categorized into standalone, sequential, and parallel architectures. Furthermore, it succinctly delineates the structure and characteristics of each model. By analyzing existing research and addressing future directions, this survey aims to equip researchers with a nuanced understanding of ViT's pivotal role in deepfake detection, serving as a valuable reference for both academic and practical pursuits in this domain.
- Abstract(参考訳): 近年、ディープフェイク技術の急速な進歩はコンテンツ制作に革命をもたらし、品質を高めながら偽造コストを下げている。
しかし、この進展により、個人の権利侵害、国家安全保障上の脅威、公共の安全へのリスクなどの懸念が強まる。
これらの課題に対処するため、ViT(Vision Transformer)ベースのアプローチでは、汎用性と効率性において優れた性能を示すなど、さまざまな検出手法が出現している。
本調査では,ViTに基づくディープフェイク検出モデルの概要を,スタンドアロンアーキテクチャ,シーケンシャルアーキテクチャ,並列アーキテクチャに分類した。
さらに、各モデルの構造と特性を簡潔に記述する。
本調査は, 既存の研究を分析し, 今後の方向性を明らかにすることにより, 深度検出におけるViTの重要役割の微妙な理解を研究者に提供することを目的としている。
関連論文リスト
- Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [59.986922963781]
近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。
この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。
本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-15T08:09:28Z) - A Survey of Defenses against AI-generated Visual Media: Detection, Disruption, and Authentication [15.879482578829489]
深層生成モデルは様々なコンピュータビジョンアプリケーションで顕著な性能を示した。
これらのモデルは、誤情報、偽造、著作権侵害などの悪意ある目的のために使用されることがある。
本稿では,AI生成したビジュアルメディアに対する防衛研究の体系的かつタイムリーなレビューを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-15T09:46:02Z) - Video Anomaly Detection in 10 Years: A Survey and Outlook [10.143205531474907]
ビデオ異常検出(VAD)は、監視、医療、環境監視といった様々な領域において非常に重要である。
この調査では、従来の教師付きトレーニングパラダイムを超えて、弱教師付き、自己監督型、教師なしのアプローチを包含する、ディープラーニングベースのVADを調査している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T17:56:31Z) - Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey [73.74933379151419]
ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩について論じる。
また、複数の入力データモダリティ、出力ポーズの自由度、オブジェクト特性、下流タスクについても調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T14:44:22Z) - Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey [134.19054491600832]
Deepfakeは、特定の条件下で非常にリアルな顔画像やビデオを作成するための技術だ。
この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。
本研究では, 顔交換, 顔再現, 話し顔生成, 顔属性編集の4つの代表的なディープフェイク分野の研究に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T17:12:34Z) - GazeForensics: DeepFake Detection via Gaze-guided Spatial Inconsistency
Learning [63.547321642941974]
本稿では,3次元視線推定モデルから得られた視線表現を利用する,革新的なDeepFake検出手法であるGazeForensicsを紹介する。
実験の結果,提案したGazeForensicsは現在の最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T04:48:33Z) - Contrastive Pseudo Learning for Open-World DeepFake Attribution [67.58954345538547]
オープンワールド・ディープフェイク (OW-DFA) と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。
OW-DFAタスクにおけるコントラスト擬似学習(Contrastive Pseudo Learning, CPL)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。1)グローバル・ローカル投票モジュールを導入し、異なる操作領域の偽顔の特徴的アライメントを誘導し、2)信頼に基づくソフト擬似ラベル戦略を設計し、類似の手法による非ラベル集合における擬似雑音の軽減を図る。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-20T08:29:22Z) - Combating Advanced Persistent Threats: Challenges and Solutions [20.81151411772311]
先進的な永続的脅威(APT)の台頭は、サイバーセキュリティの重大な課題となっている。
Provenance graphベースのカーネルレベルの監査は、可視性とトレーサビリティを高めるための有望なアプローチとして登場した。
本稿では, ネットワークレベルの分散監査モデルを用いて, 費用対効果の高い攻撃再建を行うことを含む, プロファイナンスグラフを利用した効率的かつ堅牢なAPT防御手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T05:46:11Z) - NPVForensics: Jointing Non-critical Phonemes and Visemes for Deepfake
Detection [50.33525966541906]
既存のマルチモーダル検出手法は、Deepfakeビデオを公開するために、音声と視覚の不整合をキャプチャする。
NPVForensics と呼ばれる非臨界音素とビセムの相関関係を抽出する新しいディープフェイク検出法を提案する。
我々のモデルは、微調整で下流のDeepfakeデータセットに容易に適応できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T06:06:05Z) - Poisoning Attacks and Defenses on Artificial Intelligence: A Survey [3.706481388415728]
データ中毒攻撃は、トレーニングフェーズ中にモデルに供給されたデータサンプルを改ざんして、推論フェーズ中にモデルの精度を低下させる攻撃の一種である。
この研究は、この種の攻撃に対処する最新の文献で見つかった最も関連性の高い洞察と発見をまとめたものである。
実環境下での幅広いMLモデルに対するデータ中毒の影響を比較検討し,本研究の徹底的な評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T14:43:38Z) - Deep Learning meets Liveness Detection: Recent Advancements and
Challenges [3.2011056280404637]
我々は,2017年以降の深部機能的FAS手法に関する文献を包括的に調査している。
本研究では,FASの時系列,進化過程,評価基準について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T19:24:58Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。