論文の概要: Facial Features Matter: a Dynamic Watermark based Proactive Deepfake Detection Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14798v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 08:49:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:05.150404
• Title: Facial Features Matter: a Dynamic Watermark based Proactive Deepfake Detection Approach
• Title（参考訳）: 顔の特徴:動的透かしに基づくアクティブディープフェイク検出手法
• Authors: Shulin Lan, Kanlin Liu, Yazhou Zhao, Chen Yang, Yingchao Wang, Xingshan Yao, Liehuang Zhu,
• Abstract要約: 本稿では,顔特徴に基づく能動的深度検出法(FaceProtect)を提案する。 本稿では,128次元顔特徴ベクトルを入力として利用するGODWGM(One-way Dynamic Watermark Generating Mechanism)を提案する。 また, ステガノグラフィとGODWGMを併用し, ベンチマーク透かしの同時送信を可能にするWatermark-based Verification Strategy (WVS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.51480331713537
• License:
• Abstract: Current passive deepfake face-swapping detection methods encounter significance bottlenecks in model generalization capabilities. Meanwhile, proactive detection methods often use fixed watermarks which lack a close relationship with the content they protect and are vulnerable to security risks. Dynamic watermarks based on facial features offer a promising solution, as these features provide unique identifiers. Therefore, this paper proposes a Facial Feature-based Proactive deepfake detection method (FaceProtect), which utilizes changes in facial characteristics during deepfake manipulation as a novel detection mechanism. We introduce a GAN-based One-way Dynamic Watermark Generating Mechanism (GODWGM) that uses 128-dimensional facial feature vectors as inputs. This method creates irreversible mappings from facial features to watermarks, enhancing protection against various reverse inference attacks. Additionally, we propose a Watermark-based Verification Strategy (WVS) that combines steganography with GODWGM, allowing simultaneous transmission of the benchmark watermark representing facial features within the image. Experimental results demonstrate that our proposed method maintains exceptional detection performance and exhibits high practicality on images altered by various deepfake techniques.
• Abstract（参考訳）: 現在のパッシブディープフェイクフェイススワッピング検出法は、モデル一般化機能において重要なボトルネックに遭遇する。 一方、プロアクティブ検出方法は、保護されているコンテンツと密接な関係がなく、セキュリティリスクに弱い固定された透かしを使用することが多い。 顔の特徴に基づく動的な透かしは、ユニークな識別子を提供するため、有望なソリューションを提供する。 そこで本稿では, 顔の特徴変化を新しい検出機構として利用した顔特徴に基づく顔特徴に基づくプロアクティブディープフェイク検出手法(FaceProtect)を提案する。 本稿では,128次元顔特徴ベクトルを入力として利用するGODWGM(One-way Dynamic Watermark Generating Mechanism)を提案する。 この方法は、顔の特徴から透かしへの不可逆マッピングを生成し、様々な逆推論攻撃に対する保護を強化する。 さらに,画像内の顔の特徴を表すベンチマーク透かしの同時送信を可能にするため,ステガノグラフィとGODWGMを組み合わせた透かしベースの検証戦略(WVS)を提案する。 実験により,提案手法は異常検出性能を維持し,様々なディープフェイク技術によって変化する画像に対して高い実用性を示すことが示された。

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