Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deepfake tweets automatic detection

論文の概要: Deepfake tweets automatic detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16489v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 09:55:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 15:24:04.670072
Title: Deepfake tweets automatic detection
Title（参考訳）: Deepfakeのツイートを自動的に検出
Authors: Adam Frej, Adrian Kaminski, Piotr Marciniak, Szymon Szmajdzinski, Soveatin Kuntur, Anna Wroblewska,
Abstract要約: 本研究は,真のテキストとAI生成テキストを区別するために,高度な自然言語処理(NLP)技術を用いる。 AIが生成する誤情報を検出するための信頼性の高い方法を開発することで、この研究はより信頼性の高いオンライン情報環境に寄与する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study addresses the critical challenge of detecting DeepFake tweets by leveraging advanced natural language processing (NLP) techniques to distinguish between genuine and AI-generated texts. Given the increasing prevalence of misinformation, our research utilizes the TweepFake dataset to train and evaluate various machine learning models. The objective is to identify effective strategies for recognizing DeepFake content, thereby enhancing the integrity of digital communications. By developing reliable methods for detecting AI-generated misinformation, this work contributes to a more trustworthy online information environment.
Abstract（参考訳）: 本研究では,NLP(Advanced Natural Language Processing)技術を活用して,真のテキストとAI生成テキストを区別することで,DeepFakeのツイートを検出するという重要な課題に対処する。誤報の頻度が高まる中、我々の研究はTweepFakeデータセットを使用して、さまざまな機械学習モデルのトレーニングと評価を行っている。本研究の目的は,DeepFakeコンテンツ認識のための効果的な戦略を特定し,デジタルコミュニケーションの完全性を高めることである。 AI生成の誤情報を検出するための信頼性の高い方法を開発することで、この研究はより信頼性の高いオンライン情報環境に寄与する。

関連論文リスト

Understanding Audiovisual Deepfake Detection: Techniques, Challenges, Human Factors and Perceptual Insights [49.81915942821647]
ディープラーニングは様々な分野に適用され、ディープフェイク検出への影響は例外ではない。ディープフェイク(英: Deepfakes)は、政治的偽造、フィッシング、スランダリング、偽情報の拡散に偽装的に使用できる、偽物だが現実的な合成コンテンツである。本稿では,ディープフェイク検出戦略の有効性を改善し,サイバーセキュリティとメディアの整合性に関する今後の研究を導くことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-12T09:02:11Z)
Evolving from Single-modal to Multi-modal Facial Deepfake Detection: A Survey [40.11614155244292]
AI生成メディアがより現実的になるにつれて、誤情報を拡散したり、身元確認詐欺を犯したりする危険性が高まっている。この研究は、従来の単一モダリティ手法から、音声・視覚・テキスト・視覚シナリオを扱う高度なマルチモーダルアプローチへの進化を辿る。私たちの知る限りでは、この種の調査はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-11T05:48:04Z)
Who Writes the Review, Human or AI? [0.36498648388765503]
本研究では,AIによる書評と人間による書評を正確に区別する手法を提案する。提案手法は移動学習を利用して,異なるトピック間で生成したテキストを識別する。実験の結果、元のテキストのソースを検出でき、精度96.86%に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:38:44Z)
Deepfake Detection and the Impact of Limited Computing Capabilities [0.0]
この研究は、限られたコンピューティングリソースを持つシナリオにおいて、既存のさまざまなデータセットにわたるディープフェイクの検出に対処することを目的としている。目標は、これらの制限の下で異なるディープラーニング技術の適用性を分析し、その効率を高めるための可能なアプローチを探ることである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T11:04:34Z)
CrossDF: Improving Cross-Domain Deepfake Detection with Deep Information Decomposition [53.860796916196634]
クロスデータセットディープフェイク検出(CrossDF)の性能を高めるためのディープ情報分解(DID)フレームワークを提案する。既存のディープフェイク検出方法とは異なり、我々のフレームワークは特定の視覚的アーティファクトよりも高いレベルのセマンティック特徴を優先する。顔の特徴をディープフェイク関連情報と無関係情報に適応的に分解し、本質的なディープフェイク関連情報のみを用いてリアルタイム・フェイク識別を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-30T12:30:25Z)
Leveraging Deep Learning Approaches for Deepfake Detection: A Review [0.0]
ディープフェイク(Deepfakes)は、AIによって生成されたメディアであり、実際のメディアから切り離すことが難しい。本稿では,コスト効率のよいモデルを実現するために,様々な手法を検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-04T16:04:42Z)
Human-in-the-Loop Disinformation Detection: Stance, Sentiment, or Something Else? [93.91375268580806]
政治とパンデミックは、機械学習対応の偽ニュース検出アルゴリズムの開発に十分な動機を与えている。既存の文献は、主に完全自動化されたケースに焦点を当てているが、その結果得られた技術は、軍事応用に必要な様々なトピック、ソース、時間スケールに関する偽情報を確実に検出することはできない。既に利用可能なアナリストを人間のループとして活用することにより、感情分析、アスペクトベースの感情分析、姿勢検出といった標準的な機械学習技術は、部分的に自動化された偽情報検出システムに使用するためのもっとも有効な方法となる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-09T13:30:34Z)
Machine Learning Explanations to Prevent Overtrust in Fake News Detection [64.46876057393703]
本研究では、ニュースレビュープラットフォームに組み込んだ説明可能なAIアシスタントが、フェイクニュースの拡散と戦う効果について検討する。我々は、ニュースレビューと共有インターフェースを設計し、ニュース記事のデータセットを作成し、4つの解釈可能なフェイクニュース検出アルゴリズムを訓練する。説明可能なAIシステムについてより深く理解するために、説明プロセスにおけるユーザエンゲージメント、メンタルモデル、信頼、パフォーマンス対策の相互作用について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T05:42:29Z)
Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data [64.65952078807086]
光現実性画像生成は、GAN(Generative Adversarial Network)のブレークスルーにより、新たな品質レベルに達した。しかし、このようなディープフェイクのダークサイド、すなわち生成されたメディアの悪意ある使用は、視覚的誤報に関する懸念を提起する。我々は,モデルに人工指紋を導入することによって,深度検出の積極的な,持続可能なソリューションを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-16T16:49:55Z)
Emotions Don't Lie: An Audio-Visual Deepfake Detection Method Using Affective Cues [75.1731999380562]
本稿では,実・偽のディープフェイクマルチメディアコンテンツを検出する学習手法を提案する。我々は,同じビデオから2つのオーディオと視覚の類似性を抽出し,解析する。我々は,いくつかのSOTAディープフェイク検出手法との比較を行い,DFDCでは84.4%,DF-TIMITデータセットでは96.6%の動画AUCを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-14T22:07:26Z)

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。