論文の概要: RealSeal: Revolutionizing Media Authentication with Real-Time Realism Scoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17684v1
- Date: Tue, 26 Nov 2024 18:48:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-27 13:36:16.258254
- Title: RealSeal: Revolutionizing Media Authentication with Real-Time Realism Scoring
- Title（参考訳）: RealSeal: リアルタイムリアリズムによるメディア認証の革命
- Authors: Bhaktipriya Radharapu, Harish Krishna,
- Abstract要約: 既存の合成データの透かし方法は、簡単に取り除いたり、変更したりできるため、不足している。
コンテンツオリジンの検証にメタデータに依存するプロヴァンステクニックは、ステージドメディアやフェイクメディアの根本的な問題に対処できない。
本稿では,メディア認証における画期的なパラダイムシフトについて紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27624021966289597
- License:
- Abstract: The growing threat of deepfakes and manipulated media necessitates a radical rethinking of media authentication. Existing methods for watermarking synthetic data fall short, as they can be easily removed or altered, and current deepfake detection algorithms do not achieve perfect accuracy. Provenance techniques, which rely on metadata to verify content origin, fail to address the fundamental problem of staged or fake media. This paper introduces a groundbreaking paradigm shift in media authentication by advocating for the watermarking of real content at its source, as opposed to watermarking synthetic data. Our innovative approach employs multisensory inputs and machine learning to assess the realism of content in real-time and across different contexts. We propose embedding a robust realism score within the image metadata, fundamentally transforming how images are trusted and circulated. By combining established principles of human reasoning about reality, rooted in firmware and hardware security, with the sophisticated reasoning capabilities of contemporary machine learning systems, we develop a holistic approach that analyzes information from multiple perspectives. This ambitious, blue sky approach represents a significant leap forward in the field, pushing the boundaries of media authenticity and trust. By embracing cutting-edge advancements in technology and interdisciplinary research, we aim to establish a new standard for verifying the authenticity of digital media.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイクやメディア操作の脅威は、メディア認証を根本的に再考する必要がある。
既存の合成データの透かし方法は、容易に取り外しや変更が可能であり、現在のディープフェイク検出アルゴリズムは完全な精度が得られないため、短くなる。
コンテンツオリジンの検証にメタデータに依存するプロヴァンステクニックは、ステージドメディアやフェイクメディアの根本的な問題に対処できない。
本稿では,メディア認証における画期的なパラダイムシフトについて紹介する。
私たちの革新的なアプローチは、リアルタイムおよび異なるコンテキストにおけるコンテンツのリアリズムを評価するために、多感覚入力と機械学習を採用しています。
本稿では、画像メタデータにロバストなリアリズムスコアを埋め込んで、画像の信頼性と循環の仕方を根本的に変えることを提案する。
ファームウェアとハードウェアセキュリティに根ざした、現実に関する人間の推論の確立された原則と、現代の機械学習システムの洗練された推論能力を組み合わせることで、複数の視点から情報を分析する包括的なアプローチを開発する。
この野心的な青い空のアプローチは、メディアの真正性と信頼の境界を押し進め、この分野における大きな飛躍を表している。
技術と学際研究の最先端の進歩を取り入れることで、デジタルメディアの真正性を検証するための新しい標準を確立することを目指している。
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