論文の概要: Understanding Audiovisual Deepfake Detection: Techniques, Challenges, Human Factors and Perceptual Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07650v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:02:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:08.079770
• Title: Understanding Audiovisual Deepfake Detection: Techniques, Challenges, Human Factors and Perceptual Insights
• Title（参考訳）: 聴覚的ディープフェイク検出の理解:技術、課題、ヒューマンファクターおよび知覚的洞察
• Authors: Ammarah Hashmi, Sahibzada Adil Shahzad, Chia-Wen Lin, Yu Tsao, Hsin-Min Wang,
• Abstract要約: ディープラーニングは様々な分野に適用され、ディープフェイク検出への影響は例外ではない。 ディープフェイク(英: Deepfakes)は、政治的偽造、フィッシング、スランダリング、偽情報の拡散に偽装的に使用できる、偽物だが現実的な合成コンテンツである。 本稿では,ディープフェイク検出戦略の有効性を改善し,サイバーセキュリティとメディアの整合性に関する今後の研究を導くことを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.81915942821647
• License:
• Abstract: Deep Learning has been successfully applied in diverse fields, and its impact on deepfake detection is no exception. Deepfakes are fake yet realistic synthetic content that can be used deceitfully for political impersonation, phishing, slandering, or spreading misinformation. Despite extensive research on unimodal deepfake detection, identifying complex deepfakes through joint analysis of audio and visual streams remains relatively unexplored. To fill this gap, this survey first provides an overview of audiovisual deepfake generation techniques, applications, and their consequences, and then provides a comprehensive review of state-of-the-art methods that combine audio and visual modalities to enhance detection accuracy, summarizing and critically analyzing their strengths and limitations. Furthermore, we discuss existing open source datasets for a deeper understanding, which can contribute to the research community and provide necessary information to beginners who want to analyze deep learning-based audiovisual methods for video forensics. By bridging the gap between unimodal and multimodal approaches, this paper aims to improve the effectiveness of deepfake detection strategies and guide future research in cybersecurity and media integrity.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは様々な分野に適用され、ディープフェイク検出への影響は例外ではない。 ディープフェイク(英: Deepfakes)は、政治的偽造、フィッシング、スランダリング、偽情報の拡散に偽装的に使用できる、偽物だが現実的な合成コンテンツである。 単調なディープフェイク検出に関する広範な研究にもかかわらず、オーディオとビジュアルストリームのジョイント分析による複雑なディープフェイクの同定は、いまだに未発見のままである。 このギャップを埋めるために、この調査はまず、聴覚的ディープフェイク生成技術、応用、およびそれらの結果の概要を提供し、次いで、検出精度を高め、その強みと限界を要約し、批判的に分析するために、オーディオと視覚のモダリティを組み合わせた最先端の手法の包括的なレビューを提供する。 さらに,より深く理解するために,既存のオープンソースデータセットについて論じるとともに,ビデオ鑑定のためのディープラーニングに基づくオーディオ視覚法を解析したい初心者に必要な情報を提供する。 本論文は, サイバーセキュリティとメディアの整合性に関する今後の研究の指針として, ディープフェイク検出戦略の有効性の向上をめざした一元的アプローチとマルチモーダルアプローチのギャップを埋めることを目的としている。

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