論文の概要: Is JPEG AI going to change image forensics?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03261v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 12:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:08.647662
• Title: Is JPEG AI going to change image forensics?
• Title（参考訳）: JPEG AIは画像の法医学を変えるのか?
• Authors: Edoardo Daniele Cannas, Sara Mandelli, Natasa Popovic, Ayman Alkhateeb, Alessandro Gnutti, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラル画像圧縮に基づくJPEGAI標準の反法医学的効果について検討する。 JPEG AIによって処理された真の内容を分析する際に,誤報の増加は,先導的な法医学的検知器の性能を損なうことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.92778618091496
• License:
• Abstract: In this paper, we investigate the counter-forensic effects of the forthcoming JPEG AI standard based on neural image compression, focusing on two critical areas: deepfake image detection and image splicing localization. Neural image compression leverages advanced neural network algorithms to achieve higher compression rates while maintaining image quality. However, it introduces artifacts that closely resemble those generated by image synthesis techniques and image splicing pipelines, complicating the work of researchers when discriminating pristine from manipulated content. We comprehensively analyze JPEG AI's counter-forensic effects through extensive experiments on several state-of-the-art detectors and datasets. Our results demonstrate that an increase in false alarms impairs the performance of leading forensic detectors when analyzing genuine content processed through JPEG AI. By exposing the vulnerabilities of the available forensic tools we aim to raise the urgent need for multimedia forensics researchers to include JPEG AI images in their experimental setups and develop robust forensic techniques to distinguish between neural compression artifacts and actual manipulations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラル画像圧縮に基づくJPEG AI標準の反法医学的効果について検討し,ディープフェイク画像検出と画像スプライシングローカライゼーションの2つの重要な領域に着目した。 ニューラルネットワーク圧縮は、高度なニューラルネットワークアルゴリズムを活用して、画像品質を維持しながら高い圧縮率を達成する。 しかし、画像合成技術や画像スプライシングパイプラインによって生成されたものとよく似ているアーティファクトを導入し、操作されたコンテンツからプリスタンを識別する際、研究者の作業が複雑になる。 JPEG AIの反法医学的効果を、いくつかの最先端検出器とデータセットに関する広範な実験を通じて包括的に分析する。 その結果,JPEG AIによって処理された真のコンテンツを解析する場合,誤報の増加は,先導的な法医学的検知器の性能を損なうことが示された。 利用可能な法医学ツールの脆弱性を明らかにすることで、マルチメディア法医学研究者がJPEG AIイメージを実験的な設定に含めることの緊急の必要性を高め、ニューラル圧縮アーティファクトと実際の操作を区別する堅牢な法医学技術を開発することを目指している。

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