論文の概要: A Multimodal Framework for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03487v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 21:59:46.011395
• Title: A Multimodal Framework for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのマルチモーダルフレームワーク
• Authors: Kashish Gandhi, Prutha Kulkarni, Taran Shah, Piyush Chaudhari, Meera Narvekar, Kranti Ghag,
• Abstract要約: AIを使って合成メディアを作るDeepfakesは、ビデオやオーディオを説得力を持って修正して、現実を正しく表現する。 我々の研究は、革新的なマルチモーダルアプローチを通じて、ディープフェイクの重要な問題に対処する。 枠組みは視覚的・聴覚的分析を併用し,精度は94%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of deepfake technology poses a significant threat to digital media integrity. Deepfakes, synthetic media created using AI, can convincingly alter videos and audio to misrepresent reality. This creates risks of misinformation, fraud, and severe implications for personal privacy and security. Our research addresses the critical issue of deepfakes through an innovative multimodal approach, targeting both visual and auditory elements. This comprehensive strategy recognizes that human perception integrates multiple sensory inputs, particularly visual and auditory information, to form a complete understanding of media content. For visual analysis, a model that employs advanced feature extraction techniques was developed, extracting nine distinct facial characteristics and then applying various machine learning and deep learning models. For auditory analysis, our model leverages mel-spectrogram analysis for feature extraction and then applies various machine learning and deep learningmodels. To achieve a combined analysis, real and deepfake audio in the original dataset were swapped for testing purposes and ensured balanced samples. Using our proposed models for video and audio classification i.e. Artificial Neural Network and VGG19, the overall sample is classified as deepfake if either component is identified as such. Our multimodal framework combines visual and auditory analyses, yielding an accuracy of 94%.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の急速な進歩は、デジタルメディアの完全性に重大な脅威をもたらす。 AIを使って合成メディアを作るDeepfakesは、ビデオやオーディオを説得力を持って修正して、現実を正しく表現する。 これにより、個人情報、詐欺、および個人のプライバシーとセキュリティに対する深刻な影響のリスクが生じる。 本研究は,視覚的要素と聴覚的要素の両方を対象とする,革新的なマルチモーダルアプローチによるディープフェイクの重要課題に対処する。 この包括的な戦略は、人間の知覚が複数の感覚入力、特に視覚情報と聴覚情報を統合し、メディアコンテンツを完全に理解することを認識する。 視覚分析のために,高度な特徴抽出技術を用いたモデルを開発し,9つの顔の特徴を抽出し,様々な機械学習モデルと深層学習モデルを適用した。 本モデルでは,特徴抽出にメル・スペクトログラム解析を用い,各種機械学習および深層学習モデルを適用した。 組み合わせた分析を実現するため、元のデータセットの実際の音声とディープフェイク音声は、テスト目的で交換され、バランスの取れたサンプルが確保された。 提案した映像・音声分類モデル,すなわち人工ニューラルネットワークとVGG19を用いて,いずれの成分も同定した場合,全体サンプルをディープフェイクとして分類する。 我々のマルチモーダル・フレームワークは視覚的・聴覚的分析を組み合わせたもので、精度は94%である。

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