論文の概要: Deepfake Media Forensics: State of the Art and Challenges Ahead

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00388v2
• Date: Tue, 13 Aug 2024 15:10:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:58:40.377974
• Title: Deepfake Media Forensics: State of the Art and Challenges Ahead
• Title（参考訳）: Deepfake Media Forensics:最先端技術と課題
• Authors: Irene Amerini, Mauro Barni, Sebastiano Battiato, Paolo Bestagini, Giulia Boato, Tania Sari Bonaventura, Vittoria Bruni, Roberto Caldelli, Francesco De Natale, Rocco De Nicola, Luca Guarnera, Sara Mandelli, Gian Luca Marcialis, Marco Micheletto, Andrea Montibeller, Giulia Orru', Alessandro Ortis, Pericle Perazzo, Giovanni Puglisi, Davide Salvi, Stefano Tubaro, Claudia Melis Tonti, Massimo Villari, Domenico Vitulano,
• Abstract要約: AIが生成する合成メディア、別名Deepfakesは、エンターテイメントからサイバーセキュリティまで、多くの領域に影響を与えている。 ディープフェイク検出は、微妙な矛盾やアーティファクトを機械学習技術で識別することに焦点を当て、研究の不可欠な領域となっている。 本稿では,これらの課題に対処する主要なアルゴリズムについて,その利点,限界,今後の展望について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.33414186878676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-generated synthetic media, also called Deepfakes, have significantly influenced so many domains, from entertainment to cybersecurity. Generative Adversarial Networks (GANs) and Diffusion Models (DMs) are the main frameworks used to create Deepfakes, producing highly realistic yet fabricated content. While these technologies open up new creative possibilities, they also bring substantial ethical and security risks due to their potential misuse. The rise of such advanced media has led to the development of a cognitive bias known as Impostor Bias, where individuals doubt the authenticity of multimedia due to the awareness of AI's capabilities. As a result, Deepfake detection has become a vital area of research, focusing on identifying subtle inconsistencies and artifacts with machine learning techniques, especially Convolutional Neural Networks (CNNs). Research in forensic Deepfake technology encompasses five main areas: detection, attribution and recognition, passive authentication, detection in realistic scenarios, and active authentication. This paper reviews the primary algorithms that address these challenges, examining their advantages, limitations, and future prospects.
• Abstract（参考訳）: AIが生成する合成メディア、別名Deepfakesは、エンターテイメントからサイバーセキュリティまで、多くの領域に大きな影響を与えている。 Generative Adversarial Networks (GANs) と Diffusion Models (DMs) は、Deepfakesを作成するために使われる主要なフレームワークであり、非常に現実的で製造されたコンテンツを生成する。 これらの技術は新たな創造的可能性を開く一方で、潜在的に悪用される可能性があるため、倫理的およびセキュリティ上の大きなリスクをもたらす。 このような先進的なメディアの台頭は、インポスタバイアスとして知られる認知バイアスの発達につながった。 その結果、ディープフェイク検出は研究の重要な領域となり、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による機械学習技術による微妙な矛盾やアーティファクトの識別に重点を置いている。 法医学的ディープフェイク技術の研究は、検出、属性と認識、受動的認証、現実的なシナリオにおける検出、アクティブ認証の5つの主要な領域を含んでいる。 本稿では,これらの課題に対処する主要なアルゴリズムについて,その利点,限界,今後の展望について検討する。

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