論文の概要: Addressing Vulnerabilities in AI-Image Detection: Challenges and Proposed Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00073v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 06:35:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 08:17:58.608531
• Title: Addressing Vulnerabilities in AI-Image Detection: Challenges and Proposed Solutions
• Title（参考訳）: AI画像検出における脆弱性への対処--課題と提案された解決策
• Authors: Justin Jiang,
• Abstract要約: 本研究では,AI生成画像の検出における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とDenseNetアーキテクチャの有効性を評価する。 本稿では,ガウスのぼかしやテキスト変更,ローランド適応(LoRA)などの更新や修正が検出精度に与える影響を解析する。 この発見は、現在の検出方法の脆弱性を強調し、AI画像検出システムの堅牢性と信頼性を高めるための戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rise of advanced AI models like Generative Adversarial Networks (GANs) and diffusion models such as Stable Diffusion has made the creation of highly realistic images accessible, posing risks of misuse in misinformation and manipulation. This study evaluates the effectiveness of convolutional neural networks (CNNs), as well as DenseNet architectures, for detecting AI-generated images. Using variations of the CIFAKE dataset, including images generated by different versions of Stable Diffusion, we analyze the impact of updates and modifications such as Gaussian blurring, prompt text changes, and Low-Rank Adaptation (LoRA) on detection accuracy. The findings highlight vulnerabilities in current detection methods and propose strategies to enhance the robustness and reliability of AI-image detection systems.
• Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks(GANs)のような先進的なAIモデルの台頭と、Stable Diffusionのような拡散モデルによって、非常に現実的なイメージが作成できるようになった。 本研究では、AI生成画像の検出における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とDenseNetアーキテクチャの有効性を評価する。 安定拡散の異なるバージョンで生成された画像を含むCIFAKEデータセットのバリエーションを用いて、ガウスのぼかし、テキスト変更の促し、ローランド適応(LoRA)が検出精度に与える影響を分析する。 この発見は、現在の検出方法の脆弱性を強調し、AI画像検出システムの堅牢性と信頼性を高めるための戦略を提案する。

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