論文の概要: Shaking the Fake: Detecting Deepfake Videos in Real Time via Active Probes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10889v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 04:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 17:48:51.801578
• Title: Shaking the Fake: Detecting Deepfake Videos in Real Time via Active Probes
• Title（参考訳）: ディープフェイク動画をリアルタイムで検出する「Fake Shaking the Fake」
• Authors: Zhixin Xie, Jun Luo,
• Abstract要約: 生成AIの一種であるリアルタイムディープフェイク(Real-time Deepfake)は、ビデオ内の既存のコンテンツ(例えば、顔を別のものと交換する)を「生成する」ことができる。 金融詐欺や政治的誤報など、悪意ある目的のためにディープフェイクビデオを作るのに誤用されている。 本研究では,物理干渉に適応できないディープフェイクモデルを利用した新しいリアルタイムディープフェイク検出手法であるSFakeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6308756891251392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time deepfake, a type of generative AI, is capable of "creating" non-existing contents (e.g., swapping one's face with another) in a video. It has been, very unfortunately, misused to produce deepfake videos (during web conferences, video calls, and identity authentication) for malicious purposes, including financial scams and political misinformation. Deepfake detection, as the countermeasure against deepfake, has attracted considerable attention from the academic community, yet existing works typically rely on learning passive features that may perform poorly beyond seen datasets. In this paper, we propose SFake, a new real-time deepfake detection method that innovatively exploits deepfake models' inability to adapt to physical interference. Specifically, SFake actively sends probes to trigger mechanical vibrations on the smartphone, resulting in the controllable feature on the footage. Consequently, SFake determines whether the face is swapped by deepfake based on the consistency of the facial area with the probe pattern. We implement SFake, evaluate its effectiveness on a self-built dataset, and compare it with six other detection methods. The results show that SFake outperforms other detection methods with higher detection accuracy, faster process speed, and lower memory consumption.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの一種であるリアルタイムディープフェイク(Real-time Deepfake)は、ビデオ内の既存のコンテンツ(例えば、顔を別のものと交換する)を"生成する"ことができる。 非常に残念なことに、金融詐欺や政治的誤報を含む悪意ある目的のために、ディープフェイクビデオ(ウェブ会議、ビデオ通話、アイデンティティ認証)を作成するために誤用されてきた。 ディープフェイク検出(ディープフェイク検出)は、ディープフェイクに対する対策として、学術的なコミュニティからかなりの関心を集めているが、既存の研究は一般的に、目に見えないデータセットを超えるパフォーマンスの少ない受動的特徴の学習に依存している。 本稿では,物理干渉に適応できないディープフェイクモデルを革新的に活用する,新しいリアルタイムディープフェイク検出手法であるSFakeを提案する。 具体的には、SFakeはスマートフォンの機械的振動を誘発するプローブを積極的に送信する。 その結果、SFakeは、顔領域とプローブパターンとの整合性に基づいて、顔がディープフェイクによって入れ替えられるか否かを判定する。 SFakeを実装し、自己構築したデータセット上での有効性を評価し、他の6つの検出手法と比較する。 その結果,SFakeは検出精度が向上し,処理速度が向上し,メモリ消費も低下することがわかった。

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