論文の概要: Exploring Strengths and Weaknesses of Super-Resolution Attack in Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04205v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 15:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 13:31:47.746251
• Title: Exploring Strengths and Weaknesses of Super-Resolution Attack in Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出における超解法攻撃の強度と弱さの探索
• Authors: Davide Alessandro Coccomini, Roberto Caldelli, Fabrizio Falchi, Claudio Gennaro, Giuseppe Amato,
• Abstract要約: 我々は、異なる超解像技術に基づく超解像攻撃の可能性を探る。 超分解能プロセスはディープフェイク生成モデルによって導入されたアーティファクトを隠蔽するのに有効であるが、完全に合成された画像に含まれる痕跡を隠蔽するのに失敗することを示す。 本研究では,このような攻撃に対するロバスト性を向上させるため,検出器のトレーニングプロセスにいくつかの変更を加えることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.372782789857803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image manipulation is rapidly evolving, allowing the creation of credible content that can be used to bend reality. Although the results of deepfake detectors are promising, deepfakes can be made even more complicated to detect through adversarial attacks. They aim to further manipulate the image to camouflage deepfakes' artifacts or to insert signals making the image appear pristine. In this paper, we further explore the potential of super-resolution attacks based on different super-resolution techniques and with different scales that can impact the performance of deepfake detectors with more or less intensity. We also evaluated the impact of the attack on more diverse datasets discovering that the super-resolution process is effective in hiding the artifacts introduced by deepfake generation models but fails in hiding the traces contained in fully synthetic images. Finally, we propose some changes to the detectors' training process to improve their robustness to this kind of attack.
• Abstract（参考訳）: 画像操作は急速に進化しており、現実を曲げるために使用できる信頼できるコンテンツを作成することができる。 ディープフェイク検出器の結果は有望だが、ディープフェイクは敵の攻撃によってさらに複雑に検出できる。 彼らはさらに画像を操作して、ディープフェイクのアーティファクトをカモフラージュしたり、イメージがプリスタントに見えるように信号を挿入したりすることを目指している。 本稿では,様々な超解像技術に基づく超解像攻撃の可能性と,多かれ少なかれ強度の深いディープフェイク検出器の性能に影響を及ぼすスケールの違いについて検討する。 また、この攻撃がより多様なデータセットに与える影響を評価し、この超解像プロセスがディープフェイク生成モデルによって導入されたアーティファクトを隠蔽するのに有効であるが、完全に合成された画像に含まれる痕跡を隠蔽するのに失敗することを発見した。 最後に、このような攻撃に対するロバスト性を改善するため、検出器のトレーニングプロセスにいくつかの変更を加えることを提案する。

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