論文の概要: Continuous fake media detection: adapting deepfake detectors to new generative techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08171v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 16:55:44.842294
• Title: Continuous fake media detection: adapting deepfake detectors to new generative techniques
• Title（参考訳）: 連続偽メディア検出:新しい生成技術にディープフェイク検出器を適応させる
• Authors: Francesco Tassone, Luca Maiano, Irene Amerini,
• Abstract要約: 生成技術は、これらの技術の誇大宣伝によって、驚くほど高い速度で進化し続けています。 本稿では,2つの連続学習手法を疑似メディアのショートシーケンスとロングシーケンスで解析する。 いくつかの制限はあるものの、連続的な学習手法はトレーニングシーケンス全体にわたって優れたパフォーマンスを維持するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4851820343103035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative techniques continue to evolve at an impressively high rate, driven by the hype about these technologies. This rapid advancement severely limits the application of deepfake detectors, which, despite numerous efforts by the scientific community, struggle to achieve sufficiently robust performance against the ever-changing content. To address these limitations, in this paper, we propose an analysis of two continuous learning techniques on a Short and a Long sequence of fake media. Both sequences include a complex and heterogeneous range of deepfakes generated from GANs, computer graphics techniques, and unknown sources. Our study shows that continual learning could be important in mitigating the need for generalizability. In fact, we show that, although with some limitations, continual learning methods help to maintain good performance across the entire training sequence. For these techniques to work in a sufficiently robust way, however, it is necessary that the tasks in the sequence share similarities. In fact, according to our experiments, the order and similarity of the tasks can affect the performance of the models over time. To address this problem, we show that it is possible to group tasks based on their similarity. This small measure allows for a significant improvement even in longer sequences. This result suggests that continual techniques can be combined with the most promising detection methods, allowing them to catch up with the latest generative techniques. In addition to this, we propose an overview of how this learning approach can be integrated into a deepfake detection pipeline for continuous integration and continuous deployment (CI/CD). This allows you to keep track of different funds, such as social networks, new generative tools, or third-party datasets, and through the integration of continuous learning, allows constant maintenance of the detectors.
• Abstract（参考訳）: 生成技術は、これらの技術の誇大宣伝によって、驚くほど高い速度で進化し続けています。 この急速な進歩はディープフェイク検出器の適用を著しく制限し、科学界の多くの努力にもかかわらず、常に変化するコンテンツに対して十分な堅牢な性能を達成するのに苦労した。 本稿では,これらの制約に対処するため,2つの連続学習手法を偽メディアのショートシーケンスとロングシーケンスで解析する。 どちらのシーケンスも、GANから生成される複雑で異質なディープフェイク、コンピュータグラフィックス技術、未知のソースを含む。 本研究は,連続学習が一般化性の必要性を軽減する上で重要であることを示す。 実際、いくつかの制限はあるものの、連続的な学習手法はトレーニングシーケンス全体にわたって優れたパフォーマンスを維持するのに役立ちます。 しかし、これらのテクニックが十分に堅牢な方法で機能するには、シーケンス内のタスクが類似点を共有する必要がある。 実際、我々の実験によると、タスクの順序と類似性は、時間とともにモデルの性能に影響を与える可能性がある。 この問題に対処するために,タスクの類似性に基づいてタスクをグループ化することが可能であることを示す。 この小さな測度は、長いシーケンスでも顕著な改善を可能にする。 この結果は, 連続的手法を最も有望な検出手法と組み合わせることで, 最新の生成技術に追いつくことができることを示唆している。 さらに,この学習アプローチを,継続的インテグレーションと継続的デプロイメント(CI/CD)のためのディープフェイク検出パイプラインに統合する方法について,概説する。 これにより、ソーシャルネットワークや新しい生成ツール、サードパーティのデータセットなど、さまざまな資金の追跡や、継続的学習の統合によって、検出器の継続的なメンテナンスが可能になる。

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