論文の概要: BOSC: A Backdoor-based Framework for Open Set Synthetic Image Attribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11491v1
- Date: Sun, 19 May 2024 09:17:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 17:18:28.104316
- Title: BOSC: A Backdoor-based Framework for Open Set Synthetic Image Attribution
- Title（参考訳）: BOSC: 合成画像属性をオープンセットするためのバックドアベースのフレームワーク
- Authors: Jun Wang, Benedetta Tondi, Mauro Barni,
- Abstract要約: 合成画像属性は、生成モデルによって生成された画像の起源をトレースする問題に対処する。
本稿では,バックドアアタックの概念に依存する,BOSCと呼ばれる合成画像のオープンセット属性の枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.81354665006496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthetic image attribution addresses the problem of tracing back the origin of images produced by generative models. Extensive efforts have been made to explore unique representations of generative models and use them to attribute a synthetic image to the model that produced it. Most of the methods classify the models or the architectures among those in a closed set without considering the possibility that the system is fed with samples produced by unknown architectures. With the continuous progress of AI technology, new generative architectures continuously appear, thus driving the attention of researchers towards the development of tools capable of working in open-set scenarios. In this paper, we propose a framework for open set attribution of synthetic images, named BOSC (Backdoor-based Open Set Classification), that relies on the concept of backdoor attacks to design a classifier with rejection option. BOSC works by purposely injecting class-specific triggers inside a portion of the images in the training set to induce the network to establish a matching between class features and trigger features. The behavior of the trained model with respect to triggered samples is then exploited at test time to perform sample rejection using an ad-hoc score. Experiments show that the proposed method has good performance, always surpassing the state-of-the-art. Robustness against image processing is also very good. Although we designed our method for the task of synthetic image attribution, the proposed framework is a general one and can be used for other image forensic applications.
- Abstract（参考訳）: 合成画像属性は、生成モデルによって生成された画像の起源をトレースする問題に対処する。
生成モデルのユニークな表現を探索し、それを生成したモデルに合成画像の属性付けに利用するために、広範囲な努力がなされている。
ほとんどの手法は、システムが未知のアーキテクチャによって生成されたサンプルで供給される可能性を考慮せずに、クローズドなセット内のモデルやアーキテクチャを分類する。
AI技術の継続的な進歩により、新しい生成アーキテクチャが継続的に出現し、研究者がオープンなシナリオで作業可能なツールの開発に注意を向けるようになる。
本稿では, バックドア攻撃の概念に頼って, 拒否オプション付き分類器を設計する, BOSC (Backdoor-based Open Set Classification) という合成画像のオープンセット属性のフレームワークを提案する。
BOSCは、トレーニングセット内の画像の一部にクラス固有のトリガを意図的に注入することで、ネットワークを誘導し、クラス機能とトリガー機能とのマッチングを確立する。
次に、トリガサンプルに対する訓練されたモデルの挙動をテスト時に利用し、アドホックスコアを用いてサンプル拒絶を行う。
実験の結果,提案手法は高い性能を示し,常に最先端の手法を超越していることがわかった。
画像処理に対するロバスト性も非常に優れている。
提案手法は,合成画像帰属処理のために設計されているが,提案手法は一般的なもので,他の画像法医学的応用にも利用できる。
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