論文の概要: ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13349v2
• Date: Thu, 10 Apr 2025 07:58:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:23:05.720017
• Title: ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification
• Title（参考訳）: ID-Guard: ブレーキング識別による顔操作のユニバーサルフレームワーク
• Authors: Zuomin Qu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Qian Wang, Xiaochun Cao,
• Abstract要約: 深層学習に基づく顔操作の誤用は、公民権に重大な脅威をもたらす。 この不正行為を防止するため、操作過程を妨害する積極的な防御法が提案されている。 本稿では,IDガード(ID-Guard)と呼ばれる顔の操作に対処するための普遍的な枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.73617868629575
• License:
• Abstract: The misuse of deep learning-based facial manipulation poses a significant threat to civil rights. To prevent this fraud at its source, proactive defense has been proposed to disrupt the manipulation process by adding invisible adversarial perturbations into images, making the forged output unconvincing to observers. However, the non-specific disruption against the output may lead to the retention of identifiable facial features, potentially resulting in the stigmatization of the individual. This paper proposes a universal framework for combating facial manipulation, termed ID-Guard. Specifically, this framework operates with a single forward pass of an encoder-decoder network to produce a cross-model transferable adversarial perturbation. A novel Identity Destruction Module (IDM) is introduced to degrade identifiable features in forged faces. We optimize the perturbation generation by framing the disruption of different facial manipulations as a multi-task learning problem, and a dynamic weight strategy is devised to enhance cross-model performance. Experimental results demonstrate that the proposed ID-Guard exhibits strong efficacy in defending against various facial manipulation models, effectively degrading identifiable regions in manipulated images. It also enables disrupted images to evade facial inpainting and image recognition systems. Additionally, ID-Guard can seamlessly function as a plug-and-play component, integrating with other tasks such as adversarial training.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく顔操作の誤用は、公民権に重大な脅威をもたらす。 この不正を防止するため、画像に見えない敵の摂動を加えて操作過程を妨害し、偽造された出力を観察者に不利にするプロアクティブディフェンスが提案されている。 しかし、アウトプットに対する非特異的な破壊は、識別可能な顔の特徴の保持につながる可能性があり、個人のスティグマティゼーションに繋がる可能性がある。 本稿では,IDガード(ID-Guard)と呼ばれる顔の操作に対処するための普遍的な枠組みを提案する。 具体的には、エンコーダ・デコーダネットワークの1つのフォワードパスで動作し、クロスモデル転送可能な対向摂動を生成する。 新しいIDM(IDM)は、偽造顔の特徴を分解するために導入された。 マルチタスク学習問題として異なる顔操作の中断を考慮し、摂動生成を最適化し、クロスモデル性能を向上させるために動的重み戦略を考案した。 実験の結果,提案したID-Guardは様々な顔操作モデルに対する防御効果が強く,操作画像中の識別可能な領域を効果的に劣化させることがわかった。 また、破壊された画像は顔の塗り絵や画像認識システムを避けることができる。 さらに、ID-Guardはプラグイン・アンド・プレイコンポーネントとしてシームレスに機能し、敵のトレーニングのような他のタスクと統合できる。

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