論文の概要: Adaptive Meta-Learning for Robust Deepfake Detection: A Multi-Agent Framework to Data Drift and Model Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08148v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 19:55:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:30.562505
• Title: Adaptive Meta-Learning for Robust Deepfake Detection: A Multi-Agent Framework to Data Drift and Model Generalization
• Title（参考訳）: ロバストディープフェイク検出のための適応型メタラーニング:データドリフトとモデル一般化のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Dinesh Srivasthav P, Badri Narayan Subudhi,
• Abstract要約: 本稿では,タスク固有適応型サンプル合成と整合性正規化を用いた対角的メタ学習アルゴリズムを提案する。 これにより、モデルの堅牢性と一般化の両方が促進される。 実験結果は、モデルが様々なデータセットにわたって一貫した性能を示し、比較したモデルよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.589206192038365
• License:
• Abstract: Pioneering advancements in artificial intelligence, especially in genAI, have enabled significant possibilities for content creation, but also led to widespread misinformation and false content. The growing sophistication and realism of deepfakes is raising concerns about privacy invasion, identity theft, and has societal, business impacts, including reputational damage and financial loss. Many deepfake detectors have been developed to tackle this problem. Nevertheless, as for every AI model, the deepfake detectors face the wrath of lack of considerable generalization to unseen scenarios and cross-domain deepfakes. Besides, adversarial robustness is another critical challenge, as detectors drastically underperform to the slightest imperceptible change. Most state-of-the-art detectors are trained on static datasets and lack the ability to adapt to emerging deepfake attack trends. These three crucial challenges though hold paramount importance for reliability in practise, particularly in the deepfake domain, are also the problems with any other AI application. This paper proposes an adversarial meta-learning algorithm using task-specific adaptive sample synthesis and consistency regularization, in a refinement phase. By focussing on the classifier's strengths and weaknesses, it boosts both robustness and generalization of the model. Additionally, the paper introduces a hierarchical multi-agent retrieval-augmented generation workflow with a sample synthesis module to dynamically adapt the model to new data trends by generating custom deepfake samples. The paper further presents a framework integrating the meta-learning algorithm with the hierarchical multi-agent workflow, offering a holistic solution for enhancing generalization, robustness, and adaptability. Experimental results demonstrate the model's consistent performance across various datasets, outperforming the models in comparison.
• Abstract（参考訳）: 人工知能のパイオニア的進歩、特にgenAIは、コンテンツ作成の可能性を大いに生み出しているが、誤情報や偽コンテンツが広範に広まっている。 ディープフェイクの洗練と現実主義の高まりは、プライバシーの侵害、アイデンティティの盗難、社会的、ビジネス的影響、評判のダメージ、財務的損失に関する懸念を高めている。 この問題に対処するために多くのディープフェイク検出器が開発された。 それでも、すべてのAIモデルについて、ディープフェイク検出器は、目に見えないシナリオやドメイン横断のディープフェイクに対するかなりの一般化の欠如に直面している。 さらに、敵の頑丈さも重要な課題であり、検出器はわずかに知覚不可能な変化に対して大幅に性能が低下している。 ほとんどの最先端検出器は静的データセットでトレーニングされており、新たなディープフェイク攻撃トレンドに適応する能力がない。 これらの3つの重要な課題は、特にディープフェイクドメインにおいて、練習における信頼性において最重要とされているが、他のAIアプリケーションの問題でもある。 本稿では,タスク固有の適応型サンプル合成と整合性正規化を用いた対角的メタ学習アルゴリズムを提案する。 分類器の強みと弱みに焦点をあてることで、モデルの堅牢性と一般化の両方を促進する。 さらに、サンプル合成モジュールを備えた階層型マルチエージェント検索拡張生成ワークフローを導入し、独自のディープフェイクサンプルを生成して、モデルを新しいデータトレンドに動的に適応させる。 さらに,メタ学習アルゴリズムを階層型マルチエージェントワークフローに統合し,一般化,堅牢性,適応性を向上させるための総合的なソリューションを提供するフレームワークを提案する。 実験結果は、モデルが様々なデータセットにわたって一貫した性能を示し、比較したモデルよりも優れていることを示している。

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