論文の概要: The Tug-of-War Between Deepfake Generation and Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06174v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 17:49:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 14:30:11.030391
- Title: The Tug-of-War Between Deepfake Generation and Detection
- Title(参考訳): ディープフェイク生成と検出のタグ・オブ・ウォー
- Authors: Hannah Lee, Changyeon Lee, Kevin Farhat, Lin Qiu, Steve Geluso, Aerin Kim, Oren Etzioni,
- Abstract要約: マルチモーダル生成モデルは急速に進化しており、現実的なビデオやオーディオの生成が急増している。
ディープフェイクビデオは、個人を説得力を持って偽造することができるが、悪用の可能性から特に注目を集めている。
本研究では,ディープフェイク映像の生成と検出の両面を考察し,効果的な対策の必要性を強調した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.62070292702111
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal generative models are rapidly evolving, leading to a surge in the generation of realistic video and audio that offers exciting possibilities but also serious risks. Deepfake videos, which can convincingly impersonate individuals, have particularly garnered attention due to their potential misuse in spreading misinformation and creating fraudulent content. This survey paper examines the dual landscape of deepfake video generation and detection, emphasizing the need for effective countermeasures against potential abuses. We provide a comprehensive overview of current deepfake generation techniques, including face swapping, reenactment, and audio-driven animation, which leverage cutting-edge technologies like generative adversarial networks and diffusion models to produce highly realistic fake videos. Additionally, we analyze various detection approaches designed to differentiate authentic from altered videos, from detecting visual artifacts to deploying advanced algorithms that pinpoint inconsistencies across video and audio signals. The effectiveness of these detection methods heavily relies on the diversity and quality of datasets used for training and evaluation. We discuss the evolution of deepfake datasets, highlighting the importance of robust, diverse, and frequently updated collections to enhance the detection accuracy and generalizability. As deepfakes become increasingly indistinguishable from authentic content, developing advanced detection techniques that can keep pace with generation technologies is crucial. We advocate for a proactive approach in the "tug-of-war" between deepfake creators and detectors, emphasizing the need for continuous research collaboration, standardization of evaluation metrics, and the creation of comprehensive benchmarks.
- Abstract(参考訳): マルチモーダル生成モデルは急速に進化し、現実的なビデオやオーディオの生成が急増し、エキサイティングな可能性だけでなく深刻なリスクももたらされる。
ディープフェイク動画は、偽情報を拡散したり、不正なコンテンツを作ったりする際に悪用される可能性があるため、特に注目を集めている。
本研究は, ディープフェイク映像の生成と検出の両面を考察し, 潜在的虐待に対する効果的な対策の必要性を強調した。
本稿では, 顔交換, 再現, 音声駆動アニメーションなど, 現在のディープフェイク生成技術の概要について概説する。
さらに,映像や音声信号間の不整合を識別する高度なアルゴリズムの展開から,映像と映像を区別するために設計された様々な検出手法を分析した。
これらの検出手法の有効性は、トレーニングと評価に使用されるデータセットの多様性と品質に大きく依存している。
本稿では,検出精度と一般化性を高めるために,頑健で多種多様で頻繁に更新されるコレクションの重要性を強調し,ディープフェイクデータセットの進化について論じる。
ディープフェイクが真のコンテンツと区別しにくくなるにつれ、世代技術に追従できる高度な検出技術の開発が不可欠である。
我々は、ディープフェイクのクリエーターと検出器の「綱引き」における積極的なアプローチを提唱し、継続的な研究協力の必要性、評価指標の標準化、包括的なベンチマークの作成を強調します。
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